Geri Dön

A genetic algorithm for the biobjective traveling salesman problem with profits

Çok amaçlı kar getiren gezgin satıcı problemi için genetik bir algoritma

  1. Tez No: 224019
  2. Yazar: SERDAR KARADEMİR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ESRA KARASAKAL, DOÇ. DR. HALDUN SÜRAL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 92

Özet

Kar getiren Gezgin Satıcı Problemi'nde (KGSP) her şehire bir kar atanır ve tüm şehirleri gezme zorunluluğu ortadan kalkar. KGSP'de amaç aynı zamanda hem maliyeti en aza indirmek (en az sayıda şehir gezerek) hem de kazancı en yüksek seviyede tutmaktır (en fazla sayıda şehir gezerek). Tek amaçlı KGSP türleri literatürde fazlaca yer edinmiş olsa da, gerçek anlamda iki amaçlı KGSP çok az araştırmacı tarafından çalışılmıştır. Bu çalışmada iki amaçlı KGSP için Çok Amaçlı Genetik Algoritma NSGA-II ve Lin-Kernighan sezgisel yöntemlerine dayalı bir çözüm sunmaktayız. Bu çalışmada NSGA-II için bir kaç iyileştirme önerilmektedir. Bu iyileştirmelerin sonucunda literatürdeki orta ve büyük boyutlarda pek çok problem için tahmini etkin sınırlar (approximate efficient frontier) verilmektedir. Son olarak, veri madenciliği yazılımı Clementine kullanarak, yaratılan etkin sınırlarda karar vericiyi yönlendirebilecek bir eniyileme-sonrası analiz taslağı sunmaktayız.

Özet (Çeviri)

In Traveling Salesman Problem (TSP) with profits, a profit is associated with each city and the requirement to visit all cities is removed. The purpose is to simultaneously minimize cost (excluding as many cities as possible) and maximize profit (including as many cities as possible). Although the reduced single-objective case of the problem has been well-studied, the true biobjective problem has been studied only by a few researchers. In this paper we study the true biobjective problem using the Multiobjective Genetic Algorithm NSGA II and the Lin-Kernighan Heuristic. We propose several improvements for NSGA II in solving the problem. Based on these improvements, we provide computational results of the approximated Pareto-optimal front for a set of practically large size TSP instances. Finally, we provide a framework and its computational results for a post-optimality analysis to guide the decision maker, using the data mining software Clementine.

Benzer Tezler

  1. A genetic algorithm for biobjective multi-skill project scheduling problem with hierarchical levels of skills

    İki amaçlı hiyerarşik beceri seviyelerine sahip çok-becerili proje çizelgeleme problemi için genetik bir algoritma

    ELİF GÜRBÜZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Bölümü

    DOÇ. DR. CANAN SEPİL

  2. Multiobjective genetic algorithm approaches to project scheduling under risk

    Risk altında proje çizelgeleme problemine çok amaçlı genetik algoritma yaklaşımları

    MURAT KILIÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜNDÜZ ULUSOY

  3. Multiple criteria project selection problems

    Çok kriterli proje seçimi problemleri

    MUSA ÇAĞLAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Mühendislik BilimleriOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Bölümü

    DOÇ. DR. ESRA KARASAKAL

  4. Metaheuristic approaches for bi-objective stochastic optimizaton of a grid-connected decentralized energy system

    Şebekeye bağlı merkezi olmayan enerji sistemlerinin iki amaçlı rassal eniyilemesi için metasezgisel yaklaşımlar

    BÜŞRA ÖKTEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AYŞE SELİN KOCAMAN

    YRD. DOÇ. DR. ÖZLEM KARSU

  5. Bi-objective no-wait permutation flowshop scheduling problems

    İki amaçlı beklemesiz permutasyon akış tipi çizelgeleme problemleri

    DAMLA YÜKSEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYaşar Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LEVENT KANDİLLER

    PROF. DR. MEHMET FATİH TAŞGETİREN