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.
Gezgin Satıcı Problemi Genetik Algoritmalar Çaprazlama operatörü TSPLIB
The
Traveling salesman problem is a difficult (NP-hard) problem that has been
studied intensively by researchers and academics in the field of optimization
for many years. Genetic algorithms are one of the best methods used to solve
various NP-hard problems, such as TSP (traveling salesman problem). Many
crossover operators have been proposed for the tsp problem and new ones have
been proposed in each study. Our aim in this study is to guide the researchers
who want to work on this subject by taking out a detailed inventory of the
TSPLIB case studies and the crossover operators that are used in the studies
that are investigating the tsp solution. Studies in the literature have been
examined in a wide range of contexts (based on keyword and year), and the
sample events and the results have been analyzed.
Traveling Salesman Problem Genetic Algorithms Crossover operator TSPLIB
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Bölüm | Makaleler |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 30 Haziran 2019 |
Gönderilme Tarihi | 14 Ocak 2019 |
Kabul Tarihi | 2 Eylül 2019 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2019 Cilt: 34 Sayı: 2 |
İzmir İktisat Dergisi
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
tarafından taranmaktadır.
Dokuz Eylül Üniversitesi Yayınevi Web Sitesi
https://kutuphane.deu.edu.tr/yayinevi/
Dergi İletişim Bilgileri Sayfası
https://dergipark.org.tr/tr/pub/ije/contacts
İZMİR İKTİSAT DERGİSİ 2022 yılı 37. cilt 1. sayı ile birlikte sadece elektronik olarak yayınlanmaya başlamıştır.