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
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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
Cited By
Wind-Effected Dynamic Quadrotor Route Planning with Metaheuristic Methods in Different Weather Conditions
Advances in Electrical and Computer Engineering
https://doi.org/10.4316/AECE.2021.04008Karınca Koloni ve Genetik Algoritma Yöntemleri Kullanarak En iyi Sayaç Okuma Güzergahının Tespit Edilmesi
DÜMF Mühendislik Dergisi
https://doi.org/10.24012/dumf.1072010Artifıcial Intelligence in Enterprise Resource Planning Systems: A Bibliometric Study
Journal of International Logistics and Trade
https://doi.org/10.24006/jilt.2021.19.2.069Market zinciri ürün dağıtımı probleminin farklı genetik algoritma versiyonları ile çözümü ve karşılaştırması
Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi
https://doi.org/10.47495/okufbed.1117220BIST 30’da Ortalama Varyans Modeli, Sharpe ve Treynor Ölçütlerine Dayalı Genetik Algoritmayla Portföy Optimizasyonu Uygulaması
Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi
https://doi.org/10.21076/vizyoner.1498629Comparison of Genetic Crossover Operators for Traveling Salesman Problem
Gazi University Journal of Science
https://doi.org/10.35378/gujs.1582521