The Traveling Salesman Problem, which forms the basis of many routing problems, has a classical mathematical model in the field of optimization. The problem is often solved with the help of heuristic algorithms due to the difficulty of finding the best solution with classical methods. Genetic Algorithm, which is the most widely used heuristic algorithms, can produce effective solutions to the problem. Within the scope of the study, the problem is addressed with Genetic Algorithm hybridized with different types of local search approaches. In the Genetic Algorithm with the sequential local search approach proposed in the study, 3-opt local search approach was used after applying combination of swapping, inversion and insertion, which are neighborhood generating functions in local search. Considering the solution values obtained from the algorithms, it is seen that the proposed approach with sequential local search has a higher success than the others.
Birçok rotalama probleminin temelini oluşturan Gezgin Satıcı Problemi, optimizasyon alanında klasikleşmiş bir matematiksel modele sahiptir. Problem klasik yöntemlerle en iyi çözümün bulunmasının zorluğu sebebiyle sıklıkla sezgisel algoritmalar yardımıyla çözülmektedir. Sezgisel algoritmalardan en yaygın kullanıma sahip Genetik Algoritma ile problemde etkili çözümler üretilebilmektedir. Çalışma kapsamında, farklı tipte yerel arama yaklaşımlarıyla hibritleştirilmiş Genetik Algoritma ile problem ele alınmıştır. Çalışmada önerilen, ardışık yerel arama yaklaşımına sahip Genetik Algoritma’da, yerel aramada komşuluk üreten fonksiyonlar olan, yer değiştirme, tersine döndürme ve araya sokmanın birlikte kullanımından sonra 3-opt yerel arama yaklaşımı kullanılmıştır. Algoritmalardan elde edilen çözüm değerlerine bakıldığında önerilen ardışık yerel aramaya sahip yaklaşımın diğerlerine göre daha yüksek başarıma sahip olduğu görülmüştür.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Operation |
Journal Section | Research Articles |
Authors | |
Publication Date | December 31, 2021 |
Submission Date | January 6, 2021 |
Acceptance Date | May 29, 2021 |
Published in Issue | Year 2021 |