The Traveling Salesman Problem is the problem
of identifying a route that will enable a salesman to visit all the cities only
once in the list where the cities are located, to start and to return the city
where he lives by traveling the shortest distance. In this study, the solution
performances of a series of heuristic and metaheuristic methods in Travelling Salesman
Problem is compared. Within the scope of the study, the nearest neighbor and
2-Opt methods were used as heuristic methods, and the Ant Colony Optimization,
Tabu Search, Simulated Annealing and Genetic Algorithm methods were used as
metaheuristic methods. As a result of the experiments conducted with 16 data
sets, it was determined that the integrated method consisting of the Nearest
Neighbor and 2-Opt heuristics provide the best solutions in terms of average
solution values and times.
Bu çalışmanın amacı, sezgisel ve metasezgisel yöntemlerin Gezgin Satıcı
Problemi çözüm performanslarının çözüm değeri ve süresi bakımından değerlendirilmesidir.
Çalışma kapsamında, sezgisel yöntem olarak bütünleşik En Yakın Komşu (EYK) ve
2-Opt sezgiseli, metasezgisel yöntem olarak ise karınca kolonisi optimizasyon,
tabu arama, benzetilmiş tavlama ve genetik algoritma yöntemleri kullanılmıştır.
16 adet veri seti ile yapılan deneyler, ortalama çözüm değerleri ve süreleri
bakımından EYK+2-Opt bütünleşik yönteminin en iyi çözümleri sağladığını
göstermiştir. Sonuç olarak, EYK+2-Opt yönteminin Gezgin Satıcı Probleminin
çözümünde hızlı ve etkin çözümler üretebilen kullanışlı bir yöntem olduğu ortaya
konmuştur.
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Bölüm | Araştırma Makaleleri |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 31 Aralık 2019 |
Gönderilme Tarihi | 26 Nisan 2019 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2019 Cilt: 19 Sayı: 4 |
E-posta: sbedergi@ibu.edu.tr