GSP çözümü başarımını artırmak için hibrit sezgisel algoritma tasarımı
Hybrid heuristic algorithm design to improve the performance of the TSP solution
- Tez No: 470755
- Danışmanlar: DOÇ. DR. TUNCAY AYDOĞAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 85
Özet
Karınca Koloni Optimizasyonu (Ant Colony Optimization-ACO) algoritmaları çoğu uygulamalı alanda ve belirli bir probleme ilişkin sonuçların optimize edilmesi amacıyla birçok gerçek yaşam probleminde kullanılır. Önemli gerçek yaşam problemlerinden birisi de Gezgin Satıcı Problemidir (GSP). Birçok algoritmanın özelliklede sezgisel algoritmaların kullanılarak çözüldüğü önemli bir problem olarak düşünülmektedir. Bu araştırmada, GSP'de kullanılacak Genetik Algoritma (GA) ve MIN-MAX Karınca Sistemi (MIN-MAX Ant System-MMAS) Algoritmalarının güçlü yönleri melezleme işlemi ile birleştirilerek HGAMMAS adında yeni bir algoritma tasarlanmıştır. HGAMMAS algoritması GA ve MMAS algoritmaları ile TSPLib (eil51, berlin52, eil76, rd100 ve kroA200) veri setleri kullanılarak denenmiştir. Yeni algoritmanın MMAS'e göre %3.2'ye, GA'ya göre %42.7'ye kadar daha düşük maliyette-daha iyi çözümü sunduğu görülmüştür. Ayrıca, HGAMMAS performansının eil51, berlin52, eil76 ve rd100 veri setlerinin literatürdeki“bilinen en iyi değerler”ile aynı sonuçları elde ettiği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Ant Colony Optimization (ACO) algorithms used in many real-life problems in order to optimize the results of most of the practical and specific problem areas. One of the important real-life problems is the Traveling Salesman Problem (TSP) .This is particularly so in the algorithm is considered as a major problem has been solved using heuristics. In this study, to be used in TSP Genetic Algorithm (GA) and MIN-MAX Ant System (MIN-MAX Ant System-MMAS) algorithms combined with the strengths of the hybridization process is designed a new algorithm called HGAMMAS. HGAMMAS algorithm tsplib G and MMAS algorithms (eil51, berlin52, eil76, rd100 and kroa200) were tested using data sets. The new algorithm is based on MMAS 3.2% ate gain by 42.7% up has been shown to lower the cost provide a better solution. Also, eil51 of HGAMMAS performance, berlin52, eil76 and the literature of rd100 data set“known best values”and it has been shown to achieve the same result.
Benzer Tezler
- Gezgin satıcı probleminin çözümü için geliştirilmiş uyarlanabilir bir genetik algoritma tasarımı
An improved adaptive genetic algorithm design for solving traveling salesman problem
MERVE GENEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolVan Yüzüncü Yıl ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RIDVAN SARAÇOĞLU
- Gezgin satıcı probleminin çözümü için guguk kuşu arama algoritma tabanlı yeni bir hibrit metasezgisel yöntem
A new hybrid metaheuristic method based on cuckoo search algorithm for solving the traveling salesman problem
MUSTAFA FURKAN BERKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKonya Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET SARUCAN
- Gezgin satıcı problemi için diferansiyel gelişim algoritması tabanlı bir metasezgisel önerisi
A differential evolution algorithm based metaheuristic proposal for the traveling salesman problem
ÜMİT TERZİ
Doktora
Türkçe
2009
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALPASLAN FIĞLALI
- Ayrık optimizasyon problemlerinin çözümü için Jaya algoritması tabanlı yeni yaklaşımlar
Jaya algorithm based new approaches for solving discrete optimization problems
MURAT ASLAN
Doktora
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MESUT GÜNDÜZ
- Yeterince yakın komşu arama sezgiselinin sayaç okuma süreci için kullanılması
Using close-enough neighborhood search heuristic for automated meter reading
CAN TOPAÇLIOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGazi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELÇUK KÜRŞAT İŞLEYEN