Ege Denizinin Detaylı Bir Düğüm Haritasının Kullanılarak Genetik Algoritma İle En Kısa Yol Sonuçlarının Elde Edilmesi

Year 2018, Volume: 30 Issue: 1, 40 - 49, 31.03.2018

Timur İnan , Ahmet Fevzi Baba

https://doi.org/10.7240/marufbd.364043

Abstract

Genetik
algoritma, evrimsel bir algoritma olup, en sık kullanılan problem çözümleme
algoritmalarından biridir. En kısa yol bulma problemi ise denizcilik,
havacılık, savunma ve yük taşımacılığı gibi önemli alanlarda çokça çalışılan
bir konudur. Çalışma genetik algoritmanın en kısa yol probleminde
kullanılmasını işlemektedir. Ege denizi kıyısında bulunan limanların arasındaki
en kısa yolun bulunmasında genetik algoritma kullanılmıştır. Çalışmayı farklı
yapan kısımlar; limanların ve düğümlerin gerçek harita üzerinde ve gerçek
koordinatlara göre kayıt altına alınmış olması ve düğüm haritasının büyük
ölçekli olmasıdır. Çalışma aslında dinamik olarak seyir planlaması yapabilecek
bir sistemin parçası olup detaylı bir düğüm haritasının ortaya çıkarılmasının
nedeni budur. Bu çalışmada genetik algoritmanın en kısa yol probleminin
çözümünde gerçek koordinatlar ve limanlar kullanılarak yapılması problemin
özgünlüğüdür.

Keywords

Genetik Algoritma, En Kısa Yol, Ege Denizi

A Genetic Algorithm Approach to Shortest Path Problem Among the Ports on the Aegean Sea

Abstract

The
genetic algorithm is an evolutionary algorithm that is one of the most
frequently used problem-solving algorithms. As for the problem of finding the
shortest route, it is a subject that is widely studied in important areas such
as shipping, aviation, defence and freight forwarding. In this study a genetic
algorithm was used to find the shortest paths between Greek and Turkish ports
located on the Aegean Sea. Sixty one ports located on the Aegean Sea and 604
nodes that were identified for a possible course between these ports were used
to determine the shortest path problem with the help of the genetic algorithm.
The originality of this study is that the ports and nodes were identified
according to real coordinates and a large scale node map was used. The routes
that can be taken in the case of a possible course between the 61 ports located
on the Aegean Sea were calculated with the help of the genetic algorithm and
the results were put forward.

Keywords

Genetic Algorithm, Shortest path, Aegean Sea, Optimization

References

• «World Port Index,» 10 12 2016. [Çevrimiçi]. Available: https://msi.nga.mil/NGAPortal/MSI.portal?_nfpb=true&_pageLabel=msi_portal_page_62&pubCode=0015.
• «Ports.com,» 12 12 2016. [Çevrimiçi]. Available: http://ports.com/sea/aegean-sea/.
• «http://www.worldportsource.com,» 13 12 2016. [Çevrimiçi]. Available: http://www.worldportsource.com/waterways/Aegean_Sea_8.php.
• «GEBCO2014_22.2269_34.7694_27.9551_41.517_30Sec_ESRIASCII,» 2016.
• «QGis,» QGis Project, [Çevrimiçi]. Available: http://www.qgis.org/tr/site/. [Erişildi: 25 12 2016].
• «British Ocenographic Data Centre,» 20 12 2016. [Çevrimiçi]. Available:
• https://www.bodc.ac.uk/my_account/get_basket/E2DH5DEF85D870C4E008G86129F5G512/SkeyGEBCONETE/.
• Man K. F., Tang K. S., «Genetic Algorithms: Concepts and Applications,» IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS, cilt 43, no. 5, pp. 519-534, 1996.
• Hamed A. Y., «A genetic algorithm for finding the k shortest paths,» Egyptian Informatics Journal, pp. 75-79, 2010.
• Kumar R.,Kumar M., «Exploring Genetic Algorithm for Shortest Path,» Global Journal of Computer Science and Technology, cilt 10, no. 11, pp. 8-12, 2010.
• J. Holland, Adaptation in Natural and Artificial Systems, Massachussetts: MIT Press, 1992.