Research Article

Gezgin Satıcı Probleminin Genetik Algoritmalar Kullanarak Çözümünde Çaprazlama Operatörlerinin Örnek Olaylar Bazlı İncelenmesi

Volume: 34 Number: 2 June 30, 2019
TR EN

Gezgin Satıcı Probleminin Genetik Algoritmalar Kullanarak Çözümünde Çaprazlama Operatörlerinin Örnek Olaylar Bazlı İncelenmesi

Abstract

Gezgin satıcı problemi, optimizasyon alanında araştırmacı ve akademisyenler tarafından üzerinde uzun yıllardır yoğun olarak çalışılan çözümü zor (NP-hard) bir problemdir. Genetik algoritmalar GSP (gezgin satıcı problemi) gibi çeşitli NP-hard problemleri çözmek için kullanılan en iyi yöntemlerden biridir. GSP problemi için çok sayıda çaprazlama operatörü önerilmiştir ve her çalışmada yenileri önerilmeye devam etmektedir. Bu çalışmanın amacı GSP çözümünü araştıran çalışmalarda kullanılan TSPLIB örnek olaylarının ve incelenen çaprazlama operatörlerinin detaylı bir envanterini çıkarmak ve bu konuda çalışmak isteyen araştırmacılara yön göstermektir. Literatürdeki çalışmalar geniş bir kapsamda (anahtar kelime ve yıl bazında) incelenerek ortak kullanılan örnek olayların ve bulunan sonuçların analizi yapılarak tablolaştırılmıştır.

Keywords

References

  1. ABDEL-MOETTY, S. M., HEAKIL, A. O. (2012), “Enhanced Traveling Salesman Problem Solving Using Genetic Algorithm Technique with Modified Sequential Constructive Crossover Operator”, International Journal of Computer Science and Network Security (IJCSNS), 12(6), 134.
  2. ABDOUN, O., ABOUCHABAKA, J., TAJANI, C. (2012), “Analyzing the Performance of Mutation Operators to Solve the Travelling Salesman Problem”, International Journal of Emerging Sciences, 2(1), 61-77.
  3. AFFENZELLER, M., WAGNER, S. (2003), “A Self-Adaptive Model for Selective Pressure Handling Within the Theory of Genetic Algorithms”, In International Conference on Computer Aided Systems Theory, 384-393.
  4. AFFENZELLER, M., WAGNER, S. (2003, June), “SASEGASA: An Evolutionary Algorithm for Retarding Premature Convergence by Self-Adaptive Selection Pressure Steering”, In International Work-Conference on Artificial Neural Networks, 438-445. Springer, Berlin, Heidelberg.
  5. AFFENZELLER, M., WAGNER, S. (2004), “Reconsidering the Selection Concept of Genetic Algorithms from A Population Genetics Inspired Point of View”, Cybernetics and Systems, 701–706.
  6. AGARWAL, T., SINGH, K. (2013), “Using New Variation Crossover Operator of Genetic Algorithm for Solving the Traveling Salesmen Problem”, MIT International Journal of Computer Science and Information Technology, 3(1), 35-37.
  7. AHMED, Z. H. (2010), “Genetic Algorithm for the Traveling Salesman Problem using Sequential Constructive Crossover Operator”, International Journal of Biometrics & Bioinformatics (IJBB), 3(6), 96–105.
  8. ALLAOUA, H., BRAHIM, B. (2015), “A Mono Crossover Genetic Algorithm for TSP”, Global Journal on Technology, Issue 7 (2015): 4th World Conference on Innovation and Computer Sciences (INSODE-2014).

Details

Primary Language

Turkish

Subjects

-

Journal Section

Research Article

Publication Date

June 30, 2019

Submission Date

January 14, 2019

Acceptance Date

September 2, 2019

Published in Issue

Year 2019 Volume: 34 Number: 2

APA
Pulat, M., & Deveci Kocakoç, İ. (2019). Gezgin Satıcı Probleminin Genetik Algoritmalar Kullanarak Çözümünde Çaprazlama Operatörlerinin Örnek Olaylar Bazlı İncelenmesi. İzmir İktisat Dergisi, 34(2), 225-243. https://doi.org/10.24988/ije.2019342825
AMA
1.Pulat M, Deveci Kocakoç İ. Gezgin Satıcı Probleminin Genetik Algoritmalar Kullanarak Çözümünde Çaprazlama Operatörlerinin Örnek Olaylar Bazlı İncelenmesi. İzmir İktisat Dergisi. 2019;34(2):225-243. doi:10.24988/ije.2019342825
Chicago
Pulat, Meryem, and İpek Deveci Kocakoç. 2019. “Gezgin Satıcı Probleminin Genetik Algoritmalar Kullanarak Çözümünde Çaprazlama Operatörlerinin Örnek Olaylar Bazlı İncelenmesi”. İzmir İktisat Dergisi 34 (2): 225-43. https://doi.org/10.24988/ije.2019342825.
EndNote
Pulat M, Deveci Kocakoç İ (June 1, 2019) Gezgin Satıcı Probleminin Genetik Algoritmalar Kullanarak Çözümünde Çaprazlama Operatörlerinin Örnek Olaylar Bazlı İncelenmesi. İzmir İktisat Dergisi 34 2 225–243.
IEEE
[1]M. Pulat and İ. Deveci Kocakoç, “Gezgin Satıcı Probleminin Genetik Algoritmalar Kullanarak Çözümünde Çaprazlama Operatörlerinin Örnek Olaylar Bazlı İncelenmesi”, İzmir İktisat Dergisi, vol. 34, no. 2, pp. 225–243, June 2019, doi: 10.24988/ije.2019342825.
ISNAD
Pulat, Meryem - Deveci Kocakoç, İpek. “Gezgin Satıcı Probleminin Genetik Algoritmalar Kullanarak Çözümünde Çaprazlama Operatörlerinin Örnek Olaylar Bazlı İncelenmesi”. İzmir İktisat Dergisi 34/2 (June 1, 2019): 225-243. https://doi.org/10.24988/ije.2019342825.
JAMA
1.Pulat M, Deveci Kocakoç İ. Gezgin Satıcı Probleminin Genetik Algoritmalar Kullanarak Çözümünde Çaprazlama Operatörlerinin Örnek Olaylar Bazlı İncelenmesi. İzmir İktisat Dergisi. 2019;34:225–243.
MLA
Pulat, Meryem, and İpek Deveci Kocakoç. “Gezgin Satıcı Probleminin Genetik Algoritmalar Kullanarak Çözümünde Çaprazlama Operatörlerinin Örnek Olaylar Bazlı İncelenmesi”. İzmir İktisat Dergisi, vol. 34, no. 2, June 2019, pp. 225-43, doi:10.24988/ije.2019342825.
Vancouver
1.Meryem Pulat, İpek Deveci Kocakoç. Gezgin Satıcı Probleminin Genetik Algoritmalar Kullanarak Çözümünde Çaprazlama Operatörlerinin Örnek Olaylar Bazlı İncelenmesi. İzmir İktisat Dergisi. 2019 Jun. 1;34(2):225-43. doi:10.24988/ije.2019342825

Cited By

İzmir Journal of Economics
is indexed and abstracted by
TR-DİZİN, DOAJ, EBSCO, ERIH PLUS, Index Copernicus, Ulrich’s Periodicals Directory, EconLit, Harvard Hollis, Google Scholar, OAJI, SOBIAD, CiteFactor, OJOP, Araştırmax, WordCat, OpenAIRE, Base, IAD, Academindex

Dokuz Eylul University Publishing House Web Page
https://kutuphane.deu.edu.tr/yayinevi/

Journal Contact Details Page
https://dergipark.org.tr/en/pub/ije/contacts