Gezgin satıcı probleminin çözümünde genetik algoritmanın parametrelerinin incelenmesi
Investigation of parameters of genetic algorithm in the solution of traveling salesman problem
- Tez No: 458689
- Danışmanlar: PROF. DR. İPEK DEVECİ KOCAKOÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonometri, Econometrics
- Anahtar Kelimeler: Gezgin Satıcı Problemi, Genetik Algoritmalar, Genetik Algoritma Parametreleri, Çaprazlama Operatörü, Traveling Salesman Problem, Genetic Algorithms, Genetic Algorithm Parameters, Crossover Operator
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Ekonometri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 82
Özet
Gezgin satıcı problemi, optimizasyon alanında araştırmacı ve akademisyenler tarafından üzerinde uzun yıllardır yoğun olarak çalışılan çözümü zor (NP-hard) bir problemdir. Aynı zamanda birçok problem gezgin satıcı problemi olarak modellenebilmektedir. Problemdeki değişken sayısı arttıkça olası çözüm sayısı da büyük oranda arttığından kesin yöntemlerle kısa sürede optimal çözüm elde etmek mümkün değildir. Bu yüzden bu probleme kısa sürede makul bir çözüm bulan yöntemler kullanılmaktadır. Bu yöntemlerden en sık kullanılan sezgisel yöntemlerden biri de genetik algoritmalardır. Genetik algoritmalar rasgele araştırma algoritmalarından biri olan evrimsel algoritmaların bir türüdür. Genetik algoritmalar gezgin satıcı problemi gibi çeşitli NP-hard problemleri çözmek için kullanılan en iyi yöntemlerden biridir. Bu çalışmada genetik algoritmanın performansı üzerinde önemli etkiye sahip olan parametreleri üç farklı büyüklükteki problem ve üç farklı çaprazlama operatörü ile kıyaslayarak belirlemek amaçlanmıştır.
Özet (Çeviri)
The traveling salesman problem is a difficult (NP-hard) problem that has been studied intensively by researchers and academics in the field of optimization for many years. At the same time, many problems can be modeled as traveling salesman problems. As the number of variables in the problem increases, the number of possible solutions increases greatly, so it is not possible to obtain an optimal solution in a short time with exact methods. Therefore, this probing method is used in a short time to find a reasonable solution. One of the most commonly used heuristic methods is genetic algorithms. Genetic algorithms are a kind of evolutionary algorithms, one of the random search algorithms. Genetic algorithms are one of the best methods used to solve various NP-hard problems such as the Traveling salesman problem. In this study, we aimed to determine parameters which have significant effect on the performance of genetic algorithm by comparing with three different size problem and three different crossover operators.
Benzer Tezler
- Determining the best settings for the operators and parameters of genetic algorithms: A methodology and its application to traveling salesperson problem
Genetik algoritmaların operatörleri ve parametreleri için en iyi ayarları belirleme: Bir metodoloji ve gezgin satıcı probleminde uygulaması
YAVUZHAN AKDURAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT CANER TESTİK
- Gezgin satıcı probleminin hadoop üzerinde çalışan paralel genetik algoritma ile çözümü
Parallel genetic algorithm to solve traveling salesman problem on hadoop cluster
HARUN RAŞİT ER
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NADİA ERDOĞAN
- Çoklu gezgin satıcı probleminin çözümünde kümeleme algoritması ile rota optimizasyonu
Route optimization with clustering algorithm in solving the multiple traveling salesman problem
BURAK AKSU
- Ant colony optimization and greedy algorithm performance comparison in travelling salesman problem
Gezgin satıcı probleminde karınca kolonisi optimizasyonu ve greedy algoritması performans karşılaştırması
MERVE ECE GÖRGÜN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BERRİN DENİZHAN
- A hybrid metaheuristic method to traveling salesman problem with drone
İHA'lı gezgin satıcı problemi için bir melez metasezgisel yöntem
NOYAN SEBLA SEZER
Doktora
İngilizce
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEROL BULKAN
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE ÇAKMAK