Karınca Algoritmaları, karıncaların doğadaki davranışlarından etkilenilerek ortaya konulmuş bir problem çözme tekniğidir ve pek çok kombinatoriyel optimizasyon probleminin çözümünde kullanılmıştır. Çalışmada, karınca algoritmalarının problem çözme performansını artırmak için yeni bir algoritma önerilmiştir. Literatürde Polinomiyal Olmayan-Zor (Non-Polinomial{NP}-Hard) sınıfı içinde yer alan Gezgin Satıcı Problemi ve Esnek Akış Tipi Çizelgeleme Problemi üzerinde parametre optimizasyonu yapılmış, ardından bu problemler hem klasik Karınca Algoritması ile ve hem de önerilen yeni algoritma ile çözülmüş ve sonuçlar analiz edilmiştir. Önerilen algoritmanın karınca algoritmalarının çözüm performansını artırdığı görülmüştür.
Ant Algorithms are problem solving methods which were developed observing the natural behavior of real ants and it is used solve so many combinatorial optimization problem. In this study, a new algorithm in order to increase the solution performance of Ant Algorithms is developed. Parameter optimizations are done on Traveling Salesman Problems and ; Hybrid Flowshop Problems, which are known to be Non-Polinomial (NP)-hard problems in the literature, and furthermore these problems are solved using both classical Ant Algorithms and the proposed algorithm and the results are analyzed. The results derived are encouraging and due to this fact, it can be said that the new algorithm increases the solution performance of Ant Algorithms.