Yapay Atom Algoritması, doğadan ilham alınarak geliştirilmiş bir optimizasyon tekniğidir. Bu algoritma önceki
çalışmalarda hem sürekli problemler hem de ayrık problemler için kullanılmıştır. Bu çalışmada bu algoritmanın
başarısını artıracak bir düzenleme öngörülmüştür. Bu amaçla, Yapay Atom Algoritmasının iyonik bağ işlevi,
Adaptif Kurbağa Sıçrama Algoritmasının algoritmik bir adımından yararlanılarak geliştirilmiştir. Güncellemeler
sonucunda iyonik bağ operatörü için arama alanı daraltılmıştır. Böylece her iterasyonda çözümden uzaklaşma
durumu önlenmiştir. Geliştirilmiş Yapay Atom Algoritmasının başarısı, kıyaslama fonksiyonları ile test edilmiştir.
Önerilen yöntem için deneysel sonuçlar karşılaştırmalı olarak yorumlanmıştır.
Artificial Atom Algorithm is an optimization technique that developed inspired by nature. This algorithm used for
both continues problems and discrete problems in previous studies. In this study, an arrangement that would
increase the success of this algorithm was envisaged. For this purpose, the ionic bond function of Artificial Atom
Algorithm has been improved benefiting an algorithmic step of Shuffled Frog Leaping Algorithm. As a result of
the updates, the search space was narrowed for the ionic bond operator. Thus, the state of getting away from the
solution in each iteration was prevented. The success of Improved Artificial Atom Algorithm was tested with
benchmark functions. Experimental results for the proposed method were interpreted comparatively.
