Yerel tarama sezgisel yöntemi ile birleştirilmiş kesikli farksal evrim algoritması kullanarak genelleştirilmiş gezgin satıcı probleminin çözümü
Solving generalized traveling salesman problem by using discrete differantial evaluation algorithm hibrydized wıth local search heurıstic
- Tez No: 330962
- Danışmanlar: PROF. DR. EDİP TEKER, DOÇ. DR. A . FATİH TAŞGETİREN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Evrimsel algoritmalar, Gezgin satıcı problemi, Evolutionary algorithms, Travelling salesman problem
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yaşar Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tezde genellestirilmis gezgin satıcı probleminin çözümü için yerel tarama ile birlestirilmis kesikli farksal evrim algoritması sunulmustur. Genellestirilmis gezgin satıcı probleminde bir satıcının is yaptıgı sehirler kümelere ayrılır ve satıcının her kümeden yalnız bir sehre ugrayarak en kısa yoldan turu tamamlaması beklenir.Bu algoritmayı test etmek için, GTSPLIB kütüphanesinde bulunan, sehir ve küme sayıları 48 (10) ile 1084 (217) arasında degisen 54 test problemi kullanılmıstır.Sonuçların deneysel analizlerinin yapılması ile, algoritma en iyi sonuçları veren Bontoux, Artigues ve Feillet'in (2009) Memetik Algoritması, Tasgetiren, Suganthan ve Pan'ın (2009) eDDE algoritması, Synder ve Daskin'in (2006) RKGA veSilberholz ve Golden'ın (1997), mrOXGA ile kıyaslanmıstır. Sonuç olarak, eniyi degerleri bilinen 41 test probleminin sonuçları kıyaslandıgında, KFE Algoritması mrOXGA, MA ve eDDE algoritmasına esdeger oldugu ancak RKGA'dan daha iyi sonuçlar ürettigi görülmüstür.
Özet (Çeviri)
This thesis presents a discrete differential evaluation algorithm hybridized with a local search heuristic (KFE), for the generalized traveling salesman problem. In the GTSP, the set of cities is divided into clusters so that the aim is to find minimum tour length when a salesman has to visit one city from every cluster.In order to test this algorithm, 54 benchmark instances ranging from 48 (10) to 1084(217) nodes/ clusters from the GTSPLIB are used. Through the experimental analysis of the results, the performance of the algorithm is compared against the best performing algorithms such as Memetic Algorithm of Bontoux, Artigues and Feillet,eDDE algorithm of Tasgetiren, Suganthan and Pan, RKGA of Synder and Daskin,and mrOXGA of Silberholz and Golden.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini
Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods
CYLAS KIGANDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL
- Tactile rendering of digital buttons and shapes on touchscreens using novel surface haptics technologies
Yeni yüzey dokunsal geribildirim teknolojilerini kullanarak dokunmatik ekranlarda dijital düğmelerin ve şekillerin dokunsal oluşturulması
BUSHRA SADIA
Doktora
İngilizce
2021
Bilim ve TeknolojiKoç ÜniversitesiHesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÇAĞATAY BAŞDOĞAN
DOÇ. DR. TEVFİK METİN SEZGİN
- A clustering based heuristic for location routing problems
Lokasyon rotalama problemleri için kümeleme temelli sezgisel çözüm yöntemi
İLKAN SARIGÖL
Yüksek Lisans
İngilizce
2007
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSabancı ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. BÜLENT ÇATAY
- An algorithm for the capacitated vehicle routing problem with time windows
Teslim zaman aralığı ve araç kapasitesi kısıtlı araç rotalama problemi için bir algoritma
OSMAN PEHLİVANOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2005
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SEDEF MERAL
