Arı Algoritması popülasyon tabanlı yeni bir arama algoritması olup sürü zekâsına dayalı metasezgisel yöntemlerden birisidir. Algoritma gerçek bal arılarının yiyecek arama davranışlarını modellemeye dayanmakta olup bilimsel yazında kombinatoryel ve genellikle de sürekli optimizasyon problemlerinin çözümünde kullanılmıştır. Diğer taraftan Genelleştirilmiş Atama Problemi NP-zor bir problem olup kombinatoryel tamsayılı optimizasyon problemi olarak formüle edilebilmektedir. Bu çalışmada öncelikle Arı Algoritması, Genelleştirilmiş Atama Problemi’nin çözümü için geliştirilmiş ve kaydırma, değiştirme, çift kaydırma ve çıkarım zinciri komşuluk yapılarının Arı Algoritması'nın performansı üzerindeki etkileri incelenmiştir.
Bees Algorithm is a population based new search algorithm which is one of the meta heuristic techniques based on swarm intelligence. Bees Algorithm depends on to model natural behavior of real honey bees in food foraging and is used to obtain solutions for combinatorial and generally continuous optimization problems in the literature. On the other hand, Generalized Assignment Problem is known as an NP-Hard problem and can be formulated as a combinatorial integer optimization problem. In this study, firstly Bees Algorithm is modified to solve Generalized Assignment Problem and the effects of shift, swap, double shift, and ejection chain neighborhood structures on the performance of Bees Algorithm is analyzed.
