Uzel, HasanHınıslıoğlu, YunusDalcalı, AdemGüvenç, Uğur2026-07-012026-07-0120253023-7203https://doi.org/10.66248/cumfad.1607181https://hdl.handle.net/20.500.12684/22472Bu çalışmada, algoritmalardaki keşif ve sömürü arasındaki dengesizliği ortadan kaldırmak adına etkili bir yöntem olan Uygunluk-Mesafe Dengesi (FDB) yöntemi ile Dev Armadillo Optimizasyon (GAO) algoritması geliştirilmesi sağlanmıştır. Önerilen Uygunluk-Mesafe Dengesi tabanlı Dev Armadillo Optimizasyon (FDBGAO) algoritması ile temel GAO algoritmasına kıyasla keşif ve sömürü arasında daha etkili bir denge sağlanması amaçlanmıştır. Benzetim çalışmasında, temel GAO ve FDBGAO algoritmalarının etkinliğini incelemek amacıyla 23 standart kıyaslama fonksiyonu için analizler gerçekleştirilmiş ve elde edilen sonuçlar ortalama ve standart sapma değerleri açısından karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar, FDBGAO algoritmasının tek-modlu, çok-modlu ve çok-modlu düşük boyutlu kıyaslama fonksiyonlarının çözümünde temel GAO algoritmasına kıyasla daha etkili ve başarılı sonuçlar verdiğini göstermektedir.tr10.66248/cumfad.1607181info:eu-repo/semantics/openAccessUygunluk-Mesafe DengesiDev Armadillo Optimizasyon AlgoritmasıMeta-sezgisel AlgoritmalarArticle321091161607181