Geri Dön

K-gezgin satıcı probleminin emperyalist rekabetçi algoritması ile kümeleme tabanlı optimizasyonu

The cluster based optimization with the imperialist competitive algorithm of the k-traveling salesman problem

  1. Tez No: 689214
  2. Yazar: OKTAY KÖSE
  3. Danışmanlar: PROF. DR. PAKİZE ERDOĞMUŞ
  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: Düzce Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 82

Özet

Hızla ilerleyen teknoloji ve insan ihtiyaçlarının çoğalması nedeniyle günlük yaşantıda zamanın önemi her geçen gün daha da artmaktadır. İnsanlar ihtiyaçlarını gidermenin yanında ihtiyaçlarına da bir an önce ulaşmayı hedeflemektedir. Gezgin Satıcı Problemi (GSP) de özellikle lojistik, ulaşım ve ürün tedarik alanların da kullanılan bir çözüm problemidir. Bu çalışma da Türkiye haritası üzerinde 81 il koordinatları ve iller arası mesafeler için matrisler oluşturularak, bu matrisler üzerinden yeni gelişmekte olan Emperyalist Rekabetçi Algoritması (ERA) ile en kısa tur bulunmaya çalışılmıştır. ERA ile bulunan en kısa tur, Benzetilmiş Tavlama Algoritması (BTA), Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) ve Karınca Kolonisi Algoritmaları (KKA) ile bulunan en kısa turlar işe karşılaştırılmıştır. Bu karşılaştırmalar turların harita üzerinde gösterimleri, toplam mesafe ve yolculuk süreleri ile sağlanmıştır. Ayrıca zamanın önemli olmasından dolayı 81 il için tek tur yerine, bu illeri 7, 8 ve 9 kümeye ayırarak daha avantajlı sonuçlar bulunmuştur. Oluşturulan kümeler için küme merkezleri arası ve küme iç turları için GSP çözümlemesi yapılmıştır. Tüm bu çıkan sonuçlar Karayolları Genel Müdürlüğü (KGM) sayfasındaki iller arası mesafeler ve yolculuk süreleri açısından değerlendirilmiştir.

Özet (Çeviri)

Due to the rapidly advancing technology and the increase in human needs, the importance of time in daily life is increasing day by day. In addition to meeting their needs, people aim to reach their needs as soon as possible. The Traveling Salesman Problem (TSP) is a solution problem that is used especially in logistics, transportation and product procurement areas. In this study, by creating matrices for 81 provincial coordinates and distances between cities on the map of Turkey, it was tried to find the shortest tour with the new developing Imperialist Competitive Algorithm (ICA) through these matrices. The shortest tours found with ICA were compared with the shortest tours found with Simulated Annealing Algorithm (SAA), Particle Swarm Optimization (PSO) and Ant Colony Algorithms (ACA). These comparisons are provided by the representations of the tours on the map, the total distance and travel times. In addition, due to the importance of time, more advantageous results were found by dividing these provinces into 7, 8 and 9 clusters instead of a single tour for 81 provinces. TSP analysis was performed for cluster centers and cluster inbound rounds for the formed clusters. TSP analysis was performed for cluster centers and cluster inbound rounds for the formed clusters. All these results are evaluated in terms of distances and travel times between provinces on the General Directorate of Highways page.

Benzer Tezler

  1. Gezgin satıcı probleminin DBSCAN kümeleme yöntemiyle analizi

    Analizing traveling salesman problem with DBSCAN method

    UĞUR SİNAN EREN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKocaeli Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ YILDIZ ŞAHİN

  2. Hopfield modeli yapay sinir ağları ve uygulamları

    Hopfield model neural networks and applications

    HÜSEYİN ERBİLGİN

  3. 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

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiEskişehir Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ZÜHAL KARTAL

  4. Relative distances approach for multi-traveling salesmen problem

    Çoklu gezgin satıcı problemi için göreli mesafeler yaklaşımı

    EMRE ERGÜVEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FARUK POLAT

  5. Düşük hesaplama maliyetine sahip miyopik olmayan adaptif örnekleme ve çevresel izleme için Monte Carlo arama ağacı ve dallanma sınırlama yöntemlerinin uygulanması

    Application of Monte Carlo tree search and branch-and-bound methods for non-myopic adaptive sampling and environmental monitoring with low computational cost

    PERİHAN KARAKÖSE

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Mekatronik MühendisliğiFırat Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CAFER BAL

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HARUN YETKİN