An hybrid approach to solve traveling salesman problem using genetic algorithm
Gezgin postacı problemine genetik algoritma kullanarak hibrid yaklaşım
- Tez No: 343670
- Danışmanlar: DOÇ. DR. OLCAY TANER YILDIZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Işık Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 55
Özet
Gezgin postacı problemi, kombinasyonel optimizasyon sınıfından zorlu ve populer bir problemdir. Bu problem sklkla genetik algoritma ile cozumlenir. Bu problemin dogası geregi, geleneksel genetik algoritmalar baska yaklasımlar ile karsılastı- rıldıgında zayıf kalır. Geleneksel ciftlesme ve mutasyon yontemleri bu problemin cozumu icin yetersiz kalmaktadr. Bu operatorlerin kullanımı cogunlukla uygun olmayan turlarla sonlanır. Bu sebepten dolayı, arastrmacılar bu probleme uygun olarak genetik algoritma ile kombine calısacak elemanlar onermisler ve sonucunda tur kalitesi ve zaman acısından kaliteli cozumler cıkarmıslardır. Bu arastırmada, literaturden basarlı elemanlar analiz edip kendi onerdigimiz algoritmamızda efektif olarak kullanmak istedik. Ayrca, bizim operatorlerimizle iyi calsan yeni bir secim yontemi onerdik. Bizim hibrid yaklasmmzda kullanmak uzere, greedy ciftlesme ve untwist yerel operatorlerinin yetkinliklerini genislettik. Coklu populasyonlar birlikte calısarak daha iyi sonuclar vermektedir. Deneysel sonuclarmza gore, onerdigimiz yeni elemanlar literaturdeki muadillerini geride bırakmaktadr.
Özet (Çeviri)
TSP is a challenging and popular problem from combinatorial optimization. TSP is often tackled with well known heuristic genetic algorithm. Due to the nature of the TSP, traditional GA's stay poor when competing with other approaches. Traditional crossover and mutation operators do not satisfy TSP needs. These operators mostly end up with illegal tours. For this reason, researchers proposed many adaptive elements and cooperation of other algorithms. When the logic of GA is combined with these elements, high quality solutions both in time and path length are obtained. In this research, we analyze successful elements from the literature to use them eciently in a novel algorithm. We also propose a new selection method which works well with our operators. We extend the abilities of greedy crossover and untwist local operator to utilize in our hybrid approach. Multiple populations collaborate together to achieve better solutions. According to the experimental results, proposed novel elements outperforms their counterparts in the TSP literature. Multiple population approach provides better quality solutions.
Benzer Tezler
- Dinamik ortamlar için istatiksel metotlar kullanan çoklu evrimsel algoritmalar
Multiploid evolutionary algorithms with statistical methods for dynamic environments
EMRULLAH GAZİOĞLU
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE ŞİMA UYAR
- Hipersezgisel yöntemlerle lojistik ağ tasarımı ve optimizasyon
Logistic network design and optimization using hyperheuristic methods
VURAL EROL
Doktora
Türkçe
2017
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT BASKAK
PROF. DR. GÜLGÜN KAYAKUTLU
- Traveling salesman problem based on simulated annealing
Başlık çevirisi yok
TAHA SARMAD MAHMOOD MUKHTAR ALASHKAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Machine learning and mathematical programming based hybrid solution proposal for capacitated vehicle routing problem
Kapasiteli araç rotalama problemi için makine öğrenmesi ve matematiksel programlama temelli hibrid bir çözüm önerisi
ÖZGÜR SANLI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiEskişehir Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZÜHAL KARTAL
- Optimizasyon problemlerinin çözümü için yapay arı kolonisi algoritması tabanlı yeni yaklaşımlar
Novel approaches based on articial bee colony algorithm to solve optimization pronlems
MUSTAFA SERVET KIRAN
Doktora
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MESUT GÜNDÜZ