Gezgin Satıcı Probleminin Melez Akışkan Genetik Algoritma (MAGA) Kullanarak Çözümü [Pamukkale Univ Muh Bilim Derg]
Pamukkale Univ Muh Bilim Derg. Baskıdaki Makaleler: PAJES-81084 | DOI: 10.5505/pajes.2018.81084  

Gezgin Satıcı Probleminin Melez Akışkan Genetik Algoritma (MAGA) Kullanarak Çözümü

Yusuf Şahin1, Kenan Karagül2
1Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakülltesi, İşletme Bölümü, Burdur
2Pamukkale Üniversitesi Honaz Meslek Yüksekokulu, Lojistik Bölümü, Denizli

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 Optimizasyon ve Ağaç Fizyolojisi Optimizasyon algoritmaları kullanılarak elde edilen çözüm değerleri ile kıyaslanmıştır. Önerilen yöntemin sonuçları çözüm süresi ve kalitesi bakımından üstünlük göstermektedir.

Anahtar Kelimeler: gezgin satıcı, meta-sezgiseller, akışkan genetik algoritma


Solving Travelling Salesman Problem Using Hybrid Fluid Genetic Algorithm (HFGA)

Yusuf Şahin1, Kenan Karagül2
1Department of Business, Mehmet Akif Ersoy University, Burdur, Turkey
2Department of Logistics, Pamukkale University, Denizli, Turkey

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.

Keywords: traveling salesman, metaheuristics, fluid genetic algorithm




Sorumlu Yazar: Yusuf Şahin, Türkiye


ARAÇLAR
Yazdır
Alıntıyı İndir
RIS
EndNote
BibTex
Medlars
Procite
Reference Manager
E-Postala
Paylaş
Yazara e-posta gönder

Benzer makaleler
Google Scholar


 
Creative Commons Lisansı
Bu dergi Creative Commons Al 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.


LookUs & Online Makale