Gezgin
Satıcı Problemi (GSP), bir satıcının bütün şehirleri sadece bir defa ziyaret
ederek başlangıç noktasına dönmesini sağlayan en kısa rotanın belirlendiği
problemdir. GSP, araç rotalamadan baskılı devre kartı montajına kadar birçok
problemin temelini oluşturur. Bu problem, optimizasyon alanında çalışan
kişilerden büyük ilgi görmüştür, ancak özellikle büyük ölçekli veri kümeleri
için çözülmesi zordur. Bu çalışmada, GSP’nin çözümü için Akışkan Genetik
Algoritma, En Yakın Komşu ve 2-Opt sezgiselleri üzerine kurulu melez bir yöntem
sunulmaktadır. Önerilen yöntemin performansı literatürde bulunan En Yakın
Komşu, Genetik Algoritma, Tabu Arama, Karınca Kolonisi Optimizasyonu ve Ağaç
Fizyolojisi Optimizasyon algoritmaları kullanılarak elde edilen çözüm değerleri
ile kıyaslanmıştır. Önerilen yöntemin sonuçları çözüm süresi ve kalitesi
bakımından üstünlük göstermektedir.
Travelling
Salesman Problem (TSP) is a problem in which the shortest possible route
enabling a salesman to return to the starting point after visiting all the
cities exactly once is determined. Travelling Salesman Problem is the basis for
many problems ranging from vehicle routing to printed circuit boards assembly.
This problem has been attracting great attention from researchers in the field
of optimization; nevertheless it is difficult to solve TSP, especially for
large-scale data sets. This paper presents a hybrid solution method based on
Fluid Genetic Algorithm, Nearest Neighbor and 2-Opt methods for the solution of
TSP. The performance of the proposed method is evaluated with the solution
values of the Nearest Neighbor, Genetic Algorithm, Tabu Search, Ant Colony
Optimization and the Tree Physiology Optimization algorithms in the literature.
The solution results show the superiority of the proposed method in terms of
solution time and quality.
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | Mühendislik |
Bölüm | Makale |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 26 Şubat 2019 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2019 Cilt: 25 Sayı: 1 |