Geri Dön

Sezgisel fonksiyonlar temelinde tabu arama ve genetik algoritmalarının gezgin satıcı problemine uygulanması

Tabu search and application of genetic algorithms to traveling salesman problem in the basic of heuristic functions

  1. Tez No: 170957
  2. Yazar: MUSTAFA BİLGEHAN İMAMOĞLU
  3. Danışmanlar: DOÇ.DR. VASİF NABİYEV
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Tabu Search, Genetic Algorithms, Intelligent Agents, Traveling Salesman Problem, Approximate Algorithms, Heuristic Algorithms, Optimization, Components VIII
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 126

Özet

ÖZET Bu çalışmada problem karmaşıklığından dolayı yapay zeka yöntemleri kullanılarak gerçekleştirilen arama algoritmaları temelinde Türkiye haritası örneği ile gezgin satıcı problemi ele alınmaktadır. Yerel arama teknikleri kullanılarak mevcut çözümün komşularının araştırılmasıyla, kompleks problemlere optimum ya da optimuma yakın çözüm bulunabilmektedir. Bu tekniklerde karşılaşılan iki temel problem yerel optimuma yakalanma ve aşırı zaman kaybıdır. Günümüzde bu problemlere stokastik algoritmalar ile çözümler aranmaktadır. Stokastik arama yöntemlerinden birisi olan Genetik Algoritma çözüm uzayında en iyi sonuca ulaşmak için Seçim, Çaprazlama ve Mutasyon olarak anılan üç temel işlemden yararlanmaktadır. Algoritmanın amacı belirlenen uygunluk kriterlerini sağlayan bireylerde bulunduğu kabul edilen iyi özelliklerin, çaprazlama sonucunda ebeveynlerden sonraki nesillere geçirilmesiyle daha iyi bireyler oluşturmaktır. Bireyler arasında çeşitlilik yaratabilmek, iyi özellikleri kazanabilmek ve en iyi çözüme ulaşabilmek için bireyler belli aralıkla değişime (mutasyon) uğratılmaktadır. Tabu arama tekniği, arama süresinde incelemiş olduğu çözümleri listede tutarak, bu çözümlere yeniden geri dönülmesini bir süreliğine yasaklamaktadır. Bu davranış sayesinde arama işlemi çözüm uzayının farklı noktalarına ulaşabilmektedir. Yerel optimum noktasında ise, yasaklı olarak anılmayan veya yasaklı olsa bile belli kriterleri sağlayan en iyi komşuyu seçerek yerel optimumda takılınmasını önlemektedir. Çalışmada, değiştirilerek geliştirilmiş Tabu Arama ve Genetik Algoritma ile Gezgin Satıcı Problemine yaklaşılmış, her iki algoritma sonuçlan optimumluk açısından tartışılmıştır. Anahtar Kelimeler : Tabu Arama, Genetik Algoritmalar, Akıllı Ajanlar, Gezgin Satıcı Problemi, Yaklaşım Algoritmaları, Sezgisel Algoritmalar, Optimizasyon, Bileşenler VII

Özet (Çeviri)

SUMMARY Tabu Search and Application of Genetic Algorithms to Traveling Salesman Problem in the Basic of Heuristic Functions In this Project, due to the complexity of problem, the example of Türkiye map and the traveling salesman problem are investigated in the basic of search algorithm implemented by using artificial intelligence methods. Optimum solutions can be found for complex problems by researching neighbors of the current solution with the local search techniques. The main two problems encountered in these techniques are non-releasing from the local optimum and too much wasted time. Today, it's sought solutions to these problems with stochastic algorithms. One of the stochastic search methods, Genetic Algorithm, benefits three fundamental processes called Selection, Crossover and Mutation to get the best result in solution space. The goal of the algorithm is to constitute better descents with good characteristics by crossing parents satisfying criteria. Individuals are frequently mutated to create variation, to gain good features, to reach to the best solution. The technique of Tabu Search forbids reinvestigation of these solutions for a while by keeping list of solution analyzed during the search. The searching process can reach to several nodes of the solution spaces owing to this attitude. The technique prevents non-releasing on the local optimum by choosing the best neighbor which is not prohibited (or even if prohibited, the best neighbor providing some criteria). In the work, Traveling Salesman Problem is approached with modified & developed Tabu Search and Genetic Algorithm, and the results of both algorithms are discussed with aspect of optimality.

Benzer Tezler

  1. Design of the main landing gear for a trainer aircraft with topology optimization

    Eğitim uçağı ana iniş takımının topoloji optimizasyonu ile tasarımı

    IRMAK FEROĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VEDAT ZİYA DOĞAN

  2. A classification-based heuristic approach for dynamic environments

    Dinamik ortamlar için tasarlanmış sınıflandırıcı tabanlı sezgisel bir yaklaşım

    ŞEYDA YILDIRIM BİLGİÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYŞE ŞİMA UYAR

  3. Les problémes rencontres et les solutions proposées pour les projets d'ERP dans les petites et moyennes entreprises

    Kobi ERP projelerinde yaşanan sorunlar ve çözüm önerileri

    ÖZCAN KINALI

    Yüksek Lisans

    Fransızca

    Fransızca

    2004

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. MÜJDE EROL GENEVOİS

  4. Hierarchical reinforcement learning in complex wargame environments

    Kompleks savaş oyunu ortamlarında hiyerarşik pekiştirmeli öğrenme

    KUBİLAY KAĞAN KÖMÜRCÜ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Astronomi ve Uzay Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NAZIM KEMAL ÜRE

  5. Tersanelerde gemi üretim yönetimi modeli: Marmara Bölgesinde bir uygulama

    Model of ship production management in shipyard: A case study in Marmara Region

    ERCAN AKAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Denizcilikİstanbul Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLER ALKAN