ERZURUM BÜYÜKŞEHİR BELEDİYESİ İÇİN KLONAL SEÇİM ALGORİTMASI KULLANILARAK EN KISA YOL TESPİTİ
Öz
Optimizasyon
algoritmaları günlük yaşamdaki birçok problemi çözmeye yarayan ve genellikle
büyük bir çözüm uzayına sahip problemlerde optimal çözümü tespit etmeye yarayan
yaklaşımlar bütünüdür. Bu çalışmada yapay bağışıklık sisteminin alt yöntemi
olan klonal seçim algoritması kullanılarak bir optimum rota tespit yaklaşımı
geliştirilmiştir. Bu amaçla Erzurum Büyükşehir Belediyesinden temin edilen
karayolu yolcu taşıma ağı modellenmiş olup, bu ağdan seçilen ve hali hazırda
kullanılan bir otobüs hattı klonal seçim algoritması ile incelenmiştir.
Önerilen yaklaşım için geliştirilen optimizasyon yöntemi MATLAB ortamında
gerçekleştirilmiş ve elde edilen sonuçlar Google Maps üzerinde karşılaştırmalı
olarak çizdirilmiştir. Önerilen yöntemin performansı test edilmiş ve elde
edilen sonuçlara göre yaklaşık %10’luk bir performans artışı sağlanmıştır.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Abeysundara, S., Giritharan, B., and Kodithuwakku, S., “A Genetic algorithm approach to solve the shortest path problem for road maps”, In Proceedings of the International Conference on Information and Automation, pp. 272-275, 2005.
- Barketau, M., and Pesch, E., “An approximation algorithm for a special case of the asymmetric travelling salesman problem”, International Journal of Production Research, vol. 54, no. 14, pp. 4205-4212, 2016.
- Dorigo, M., and Gambardella, L. M., “Ant-Q: A reinforcement learning approach to the traveling salesman problem”, In Proceedings of ML-95, Twelfth Intern. Conf. on Machine Learning, pp. 252-260, 2016.
- Bartal, Y., Gottlieb, L. A., and Krauthgamer, R., “The traveling salesman problem: low-dimensionality implies a polynomial time approximation scheme”, SIAM Journal on Computing, vol. 45, no. 4, pp. 1563-1581, 2016.
- Osaba, E., Yang, X. S., Diaz, F., Lopez-Garcia, P., and Carballedo, R., “An improved discrete bat algorithm for symmetric and asymmetric Traveling Salesman Problems”, Engineering Applications of Artificial Intelligence, vol. 48, pp. 59-71, 2016.
- Mahi, M., Baykan, Ö. K., and Kodaz, H., “A new hybrid method based on particle swarm optimization, ant colony optimization and 3-opt algorithms for traveling salesman problem”, Applied Soft Computing, vol. 30, pp. 484-490, 2015.
- Dikmen, H., Dikmen, H., Elbir, A., Eksi Z., and Çelik, F., “Gezgin satıcı probleminin karınca kolonisi ve genetik algoritmalarla eniyilemesi ve karşılaştırılması”, Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, vol. 18, no. 1, pp. 8-13, 2014.
- Groba, C., Sartal, A., and Vázquez, X. H., “Solving the dynamic traveling salesman problem using a genetic algorithm with trajectory prediction: An application to fish aggregating devices”, Computers & Operations Research, vol. 56, pp. 22-32, 2015.
Ayrıntılar
Birincil Dil
İngilizce
Konular
Mühendislik
Bölüm
Konferans Bildirisi
Yazarlar
Mehmet Bayğın
0000-0002-5258-754X
Türkiye
Yayımlanma Tarihi
24 Aralık 2017
Gönderilme Tarihi
30 Ekim 2017
Kabul Tarihi
24 Kasım 2017
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2017 Cilt: 3 Sayı: 2
Cited By
IMPROVEMENT OF TRANSPORTATION ROUTES IN MUNICIPALITIES BY DNA COMPUTATION METHOD
International Journal of Management Economics and Business
https://doi.org/10.17130/ijmeb.853543The Optimization of Routes Using Evolutionary Algorithms in Public Transportation Systems
Journal of Intelligent Systems: Theory and Applications
https://doi.org/10.38016/jista.951008