Ahmet Cevahir ÇINAR

Optimizasyon problemlerini çözmek için sezgisel optimizasyon algoritmaları ve klasik çözüm yöntemleri mevcuttur. Ancak son yıllarda özellikle doğal süreçlerden esinlenilmiş birçok optimizasyon algoritması geliştirilmiştir.

Genetik Algoritma(Genetic Algorithm)(GA)
Karınca Kolonisi Optimizasyonu(Ant Colony Optimization)(ACO)
Parçacık Sürü Optimizasyonu(Particle Swarm Optimization)(PSO)
Yapay Arı Kolonisi(Artificial Bee Colony)(ABC)
Diferansiyel Gelişim Algoritması(Differential Evolution Algorithm) (DEA)
Benzetim Tavlama( Simulated Annealing)(SA)
Yerçekimi Arama Algoritması(Gravity Search Algorithm)(GSA)
Gaz Brownian Hareketi Optimizasyonu( Gases Brownian Motion Optimization) (GBMO)
Isı Transferi Arama (Heat transfer search)(HTS)
Elektromanyetik Alan Optimizasyonu (Electromagnetic Field Optimization) (EFO)
Optikten Esinlenen Optimizasyon (Optic Inspired Optimization)(OIO)
Ağırlıklı Süperpozisyon Çekimi (Weighted Superposition Attraction (WSA)
Orman Optimizasyonu Algoritması(Forest Optimization Algorithm)(FOA)
Kasırga Temelli Optimizasyon Algoritması(Hurricane Based Optimization Algorithm)
Kara Delik Optimizasyon Algoritması
Su Döngüsü Optimizasyon Algoritması
Karınca Sistemi
Max-Min Ant System
Karınca Kolonisi Optimizasyonu
Meyve Sineği Optimizasyon Algoritması
Levy Uçuşuna dayalı Guguk kuşu optimizasyonu
Krill Sürü Optimizasyon Algoritması
BakTeri Yiyecek Arama Davranışı
Yarasa Algoritması
Ateş Böceği Algoritması
Aslan Algoritması
Gri Kurt Algoritması
Yunus Balığı Algoritması
Çalı Kolonisi Algoritması
Yapay Alg Algoritması
Virüs Koloni Arama Algoritması
Köpekbalığı Koku Alma Optimizasyon Algoritması
Sosyal Örümcek Algoritması
Ağaç-Tohum Algoritması(Tree-Seed Algorithm)(TSA)