Geri Dön

Gezgin satıcı probleminin çözümü için geliştirilmiş uyarlanabilir bir genetik algoritma tasarımı

An improved adaptive genetic algorithm design for solving traveling salesman problem

  1. Tez No: 655965
  2. Yazar: MERVE GENEL
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. RIDVAN SARAÇOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 75

Özet

Gelişen teknoloji ve bilimle birlikte optimizasyon problemlerinin çözümü için yapılan çalışmalar gün geçtikçe artmaktadır. Yaşamın farklı alanlarında karşılaşılan herhangi bir problemin doğru şekilde ve en kısa sürede çözülebilmesi için optimizasyon kavramına ihtiyaç duyulmaktadır. Optimizasyon, problem çözümleri için karar verme süreçlerini hızlandırmakta ve verilen kararların doğruluğunu arttırmaktadır. Bu çalışmada, birçok gerçek dünya problemine uygulanabilen optimizasyon problemlerinden biri olan Gezgin Satıcı Problemini (GSP) çözmek için kullanılan genetik algoritmanın geliştirilmesi amaçlanmıştır. Genetik Algoritmanın (GA) başarısını artırmak için mevcut literatürdeki hibrit yaklaşımlar yerine doğadaki bireylerin çevre koşullarına adaptasyonuna dayalı yeni bir süreç önerilmektedir. Bu çalışma kapsamında, klasik GA için literatürde var olan farklı çaprazlama ve mutasyon operatörleri kullanılmıştır. Problem çözümü için kullanılan bu operatörler karşılaştırılmış, sonuçlar değerlendirilip sunulmuştur. En uygun çözüme yaklaştıran çaprazlama ve mutasyon operatörleri seçimi yapıldıktan sonra adaptasyon süreci önerilmiştir. Mutasyon operatöründen esinlenerek farklı adaptasyon operatörleri önerilmiştir. Bu adaptasyon operatörleri ile geliştirilen GA'nın performansının, klasik GA'dan daha iyi olduğu karşılaştırmalı deneylerle gösterilmiştir. Çalışma kapsamında kullanılan veri setleri TSPLIB'den alınmış ve yapılan tüm deneysel çalışmaların sonuçları buradaki kriterlere göre değerlendirilmiştir.

Özet (Çeviri)

Studies for the solution of optimization problems are increasing with the developing technology and science day by day. The term of optimization is needed in order to solve any problem encountered in different areas of life correctly, effectively and in the shortest time. Optimization speeds up the decision-making processes and increases the accuracy of the decision for problem solutions. In this study, it is aimed to develop the genetic algorithm (GA) used to solve the traveling salesman problem (TSP), one of the optimization problems that can be applied to many real world problems. In order to increase the success of the GA, a new process based on the adaptation of individuals in nature to environmental conditions is proposed in the current literature instead of hybrid approaches. In this study, different crossover and mutation operators were used for classical GA that exists in the literature. These operators were compared for problem solving and the results were evaluated and presented. The adaptation process is developed after the selection of crossover and mutation operators approaching the most suitable solution is completed. Different adaptation operators have been developed inspired by the mutation operator. Comparative experiments have shown that the performance of GA developed with these adaptation operators is better than classical GA. The data sets used in the study were taken from TSPLIB and the results of all experimental studies were evaluated according to the criteria there.

Benzer Tezler

  1. Hipersezgisel yöntemlerle lojistik ağ tasarımı ve optimizasyon

    Logistic network design and optimization using hyperheuristic methods

    VURAL EROL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT BASKAK

    PROF. DR. GÜLGÜN KAYAKUTLU

  2. Integrating path planning and image processing with UAVs for disease detection and yield estimation in indoor agriculture

    Kapalı alan tarımda hastalık tespiti ve verim tahmini için rota planlama ve görüntü işlemenin İHA'larla entegre edilmesi

    ONAT ERDOĞMUŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERDİNÇ ALTUĞ

  3. Modeling static and dynamic dial-a-ride problem

    Müşteri rotalama probleminin statik ve dinamik olarak modellenmesi

    DİLEK EKİZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SANEM SARIEL

  4. A Configuration of systematic approaches for drinking water distribution problem in metropolitan areas

    Başlık çevirisi yok

    SELİM KAHVECİOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    1997

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELİME SEZGİN

  5. Hyper-heuristics in dynamic environments

    Dinamik ortamlarda üst-sezgiseller

    BERNA KİRAZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYŞE ŞİMA ETANER UYAR