The Differential Evolution Algorithm is widely used for the purpose of optimization in many fields. This dissertation proposes a Hybrid Differential Evolution Algorithm and examines its feasibility based on the results of CEC'15 expensive benchmark problem optimization. A local search mechanism was used to develop three versions of Hybrid DE. All versions of the proposed method were used and compared according to the final feedback of their optimization results. Another comparison with five different methods proposed in the related literature was conducted. The final ranking of all the methods implied that Hybrid DE was always among the top best algorithms that were used for the same purpose.
ÖZ: Diferansiyel Evrim Algoritması (DE) bir çok alanda optimizasyon amacıyla yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu tezde Hibrid Diferansiyel Evrim Algoritması önerilmektedir. Öneril enalgoritmanın başarımı CEC'15 pahalı en iyileme problemlerinin çözümleri üzerinden incelenmiştir. Bir yerel arama mekanizması kullanılarak üç farklı DE algorithması geliştirilmiştir. Önerilen yöntemin tüm versiyonları kullanılmış ve optimizasyon sonuçlarının son geri bildirimine göre karşılaştırılmıştır. İlgili literatürde önerilen beş farklı yöntemle karşılaştırma yapılmıştır. Tüm yöntemlerin son sıralaması yapıldığında önerilen metodun diğer en iyi algoritmalar ile karşılaştırılabileceği gözlenmiştir.
