Geri Dön

Yerel aramalı kesikli farksal evrim algoritması ve kesikli parçacık sürü en iyileme algoritması kullanarak gezgin satıcı probleminin çözümü

Solving traveling salesman problem by discete differential evolution algorithm and discrete particle swarm optimization algorithm with local search

  1. Tez No: 330961
  2. Yazar: YELİZ KOCAMAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET EDİP TEKER, PROF. DR. MEHMET FATİH TAŞGETİREN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yaşar Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 72

Özet

Bu tez çalısmasında gezgin satıcı problemi (GSP), farksal evrim algoritması ve dogadaki balık kus gibi sürü halinde hareket eden canlılardan esinlenilerek tasarlanmıs parçacık sürü en iyileme algoritması ile çözülmüs ve performansları karsılastırılmıstır. Algoritmalar, TSBLIB'den alınan 48 ile 1084 arasında sehir sayısına sahip 54 test problemi ile çalıstırılmıstır.FEA ve PSE algoritmaları sürekli degerlerden olusan problemlerin çözümü için tasarlanmıstır.Gezgin satıcı problemi ise kesikli degerlerden olusan bir problemdir. Bu nedenle algoritmalaryerel arama teknikleri ile birtakım degisiklige ugratılarak GSP ye uygulanmıstır. Yerel arama teknikleri olarak NEH sezgiseli, ekleme sezgiseli, boz yap sezgiseli, PTL çaprazlamaislemcisi ve 2-opt kullanılmıstır. Algoritmalar çalıstırılmadan önce sonuca etkisi olan faktörleri belirlemek için deney tasarımı yapılmıstır. Deney sonucunda problemin sonucunaetkisi olan faktörler ve seviyeleri belirlenmis ve test problemlerine uygulanmıstır.Sonuç olarak, GSP çözümünde en iyi çözümü bulmada her iki algoritmanın esdeger oldugu sonucuna varılmıstır ancak hesaplama süresi açısından kesikli parçacık sürü en iyilemealgoritmasının kesikli farksal evrim algoritmasına göre daha iyi performans gösterdigi sonucuna varılmıstır.

Özet (Çeviri)

In this paper, traveling salesman problem is solved by differential evolution algorithm and particle swarm optimization algorithm that is generated by the inspiration of the animals that live as a swarm such as bird and fish. Then the performance of these methods are compared.The comparison is iplemented to the well-known 54 test problem with 48 and 1084 cities.Differential evolution algorithm and particle swarm optimization algorithm is designed in order to solve the continuous problems howewer TSP is a discrete problem so that the algorithms are modified to TSP by some local search techniques. NEH, insertion, destructionconstruction,PTL crossover operator and 2-opt techniques are used for local search. Before the algorithms are performed, the factors that impacts the results are determined by design of experiment. According to the conclusion of experimental design, the factors and the levels aredetermined and then they are implemented to the test problems.As a conclusion, discrete differential evolution algorithm and discerete particle swarm algorithm are equivalent while obtaining the optimal solution but DPSO algorithm have betterperformance than DDEA in terms of processing (CPU) time.

Benzer Tezler

  1. Soğuk şekillendirilmiş açık kesitli çelik kirişlerin incelenmesi

    The investigation of cold-formed open-section steel beams

    YAVUZ SELİM TAMA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    İnşaat MühendisliğiPamukkale Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HASAN KAPLAN

  2. Silisyum karbür (SİC) güç anahtarı kullanan tek aşamalı çift aktif köprü AA-DA dönüştürücü

    Single-stage dual active bridge AC-DC converter using silicon carbide (SIC) power switches

    SİNAN ZENGİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEge Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. MUTLU BOZTEPE

  3. Assessment of hard tıssue densıty around dental ımplants usıng conventıonal radıographs

    Dental implantlar çevresindeki sert doku densitesinin konvensiyonel radyograflar ile incelenmesi

    WAEL ALSHAIBANI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Diş HekimliğiGazi Üniversitesi

    Ağız, Diş, Çene Hastalıkları ve Cerrahisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NUR MOLLAOĞLU

  4. A tabu search heuristic for the vehicle routing problem with time deadlines and asymmetric distances

    Zaman sınırlı, iki yön mesafeli araç güzergah belirleme problemi için yerel aramalı bir çözüm yöntemi

    PELİN EKMEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NECATİ ARAS

    DOÇ. DR. DENİZ AKSEN

  5. A solution approach for the distributed no-idle flowshop scheduling problem with due windows

    Zaman pencereli dağıtık beklemesiz akış tipi çizelgeleme problemi için bir çözüm yaklaşımı

    KASRA MOUSIGHICHI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUALLA GONCA AVCI