Gemi kazalarının çoğunluğunun insan hatalarından kaynaklanması, bu hataları en aza indirgeyecek karardestek sistemleri ile alakalı çalışmaların artmasına neden olmaktadır. Bu çalışmada, gemi çarpışmalarınıönleyebilecek bir karar destek sistemi ortaya konulmuştur. Sistem üç ana parçadan oluşmaktadır. Gemilerinileriki pozisyonlarını tahmin edebilen bir yapay sinir ağı sistemi, çevredeki gemilerin hangisi ile çarpışmariskinin daha fazla olduğunu hesaplayan bir bulanık mantık sistemi ve CSGA (Cuckoo Search-GeneticAlgorithm) algoritması kullanarak çarpışma önleme rotası hesaplayabilen sistem. Bu çalışmada, çarpışmaönleme sisteminin başarısının ölçülmesi amacıyla senaryolar oluşturulmuştur. Çarpışma önleme rotalarınınhesaplanması aşamasında kullanılan CSGA algoritması ile literatürde daha önce kullanılmış olan KKA(Karınca Kolonisi Algoritması), PSO (Parçacık Sürü Optimizasyonu), ve GA (Genetik Algoritma)algoritmaları, elde edilen sonuçların verimliliği açısından karşılaştırılmıştır. Algoritmaların verimliliğiölçülürken; hesaplama için harcadıkları zamanın az olması ve önerdikleri çarpışma önleme rotalarınıngemiyi rotasından en az sapma ile tekrar rotasına döndürmesi kriterleri göz önüne alınmıştır. CSGAalgoritması ile çarpışma önleme sisteminde, hesaplama süreleri göz önüne alındığında, ortalama olarak,KKA’ya nazaran 29,47 kat, PSO’ya nazaran 5,78 kat, GA’ya nazaran 2,72 kat daha hızlı sonuç vermiştir.Algoritmaların hesapladığı yolların uygunluğu göz önüne alındığında CSGA algoritması, yapılanhesaplamalarda, ortalama olarak karınca KKA’ya nazaran %7,85, PSO’ya nazaran %2,62, GA’ya nazaran%1,18 daha uygun sonuçlar bulabilmiştir.