Gezgin satıcı probleminin çözümüne yönelik algoritmik yaklaşımlar
Gezgin satici probleminin çözümüne yönelik algoritmik yaklaşimlar
- Tez No: 269732
- Danışmanlar: PROF. DR. ORHAN TÜRKBEY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 144
Özet
Günlük hayatımızda da karşılaşabileceğimiz bir problem olan gezgin satıcı probleminin çözülmesi amacı ile birçok yöntem denenebilmektedir. Bu yöntemlerin çözüm süresi ve bulunan değerin yeterliliği önemli noktalar olarak karşımıza çıkmaktadır.Farklı türdeki GSP'ler için çok sayıda ve farklı çözüm yöntemleri vardır. Gezgin satıcı problemi alanında kullanılan önemli yöntemlerden biri de genetik algoritmalardır (GA). Kombinatöryel eniyileme ve global sezgisel arama alanlarında yoğun bir şekilde araştırılan ve çalışılan bir problem olan Gezgin Satıcı Problemi (GSP) için de halen araştırılmakta olan genetik algoritmaların kullanılması oldukça yenidir.Bu çalışmada genetik algoritmanın nasıl çalıştığı ve yöneylem araştırması problemleri arasında yer alan gezgin satıcı probleminin genetik algoritma ile çözümü üzerinde durulmuştur. Gezgin Satıcı Problemi için bir genetik algoritma geliştirilmiş, geliştirilen yöntemin avantajları ve dezavantajları var olan yöntemler temel alınarak anlatılmıştır. Amaç ise işlem süresi kısa ancak en iyi değeri garanti etmeyen bir çözüm yöntemi olan genetik algoritma ile gezgin satıcı problemin çözülmesidir.
Özet (Çeviri)
Many method can be experienced to solve the traveling salesman problem, which can be met in our daily life. The solution time and the efficency of the existent value are considered as important points.There are many and different solution techniques for different kind TSP's. An important technique for TSP is the genetic algorithms (GA). It is very new to use genetic algorithms, which are still being researched, in solving traveling salesman problem, which is widely studied and researched problem in combinatorial optimization and global search heuristics.In this study how genetic algorithm works and the solution of traveling salesman problem, which is among the operational research problems, using genetic algorithm are explained. A genetic algorithm has been developed for traveling salesman problem, and the advantages and the disadvantages of the developed method are explained taking into consideration also the existing methods. The purpose is to solve the traveling salesman using the genetic algorithm mothod, which has the shorter solution time but does not ensure the optimum value.
Benzer Tezler
- Makine öğrenmesi kullanarak QAOA parametrelerinin iki şehirli gezgin satıcı problemi için optimizasyonu
Optimizing QAOA parameters for a two-city traveling salesman problem using machine learning
BURHAN ENGİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Fizik ve Fizik MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SONGÜL AKBULUT ÖZEN
- Araç rotalama probleminin çözümüne yönelik bir model önerisi
A model proposal for the solution of vehicle routing problem
ZAFER BOZYER
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALPASLAN FIĞLALI
- Traveling salesman problem: Herustics and empirical evaluation
Gezgin satıcı problemi: Sezgisel yöntemler ve ampirik değerlendirme
AHMET SEDAT KAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. EMRE SERMUTLU
- Sezgisel algoritma kullanılarak en iyi yol rotalanması ve bir uygulama
Creating the best routing using heuristic algorithm, and an application
MEHMET ŞİRİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ GÜNEŞ
- Gezgin satıcı probleminin çözümünde parçacık sürü optimizasyonu algoritması performansının bulanık c-ortalamalar yöntemi ile iyileştirilmesi
Improving solution performance of the particle swarm optimization algorithm on traveling salesman problem with fuzzy c-means method
AHMET YEKTA KAYMAN
Doktora
Türkçe
2015
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. KASIM BAYNAL