Intelligent path optimization of travelling salesman problem based on modify genetic algorithem
Değiştirilmiş genetik algoritmaya dayanarak seyahat eden satıcı probleminin akıllı yol optimizasyonu
- Tez No: 827021
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ Abdullahi Abdu IBRAHIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 91
Özet
Gezgin Satıcı Problemi (GSP), günümüzün en eski ve en yaygın problemlerinden biridir. Satıcının seyahatini kolaylaştırmak için optimizasyon algoritmalarından biri kullanılarak optimize edilmelidir. Seyahat programının kısa olması ve tekrarlanmaması. Gezgin satıcı probleminin çözümü hesaplama açısından karmaşıktır çünkü çok sayıda şehir vardır ve seyahat Satıcının her şehri en kısa yoldan bir kez ziyaret etmesi gerekiyor. Birden fazla algoritma kullanılıyor Bu soruna genetik algoritma gibi iyi bir çözüm bulun. Bu çalışmada değişiklik kullanıldı genetik algoritma, canlılarda meydana gelen bir dizi biyolojik değişikliğe dayanan bir algoritmadır. organizmalar bir dizi adımdan (doğal seçilim, popülasyon, çaprazlama ve mutasyon) geçer. A Bu tezde üç tekniğin bir arada kullanıldığı yeni bir kesişim yöntemi önerilmiştir. kesişme, yani (çevirme, değiştirme ve kaydırma). Deneyler şunlara uygulandı: İki senaryo ile 10,50 ve 150,200 olan şehirlerin değişken sayısı. İlk olarak senaryo, her deney, sabit sayıda yineleme (100000) ve popülasyon büyüklüğü (150) seçilmiş olup, çözüm bulmak için yürütme süresi (82,00 saniye), (111,41 saniye), Şehirler için (151,10 saniye) ve (240,41 saniye) (10,20,100,200) sırasıyla. Saniyede senaryoda popülasyon büyüklüğü (50) veya (100) olarak ve yineleme sayısı da şu şekilde ayarlandı: (10000) veya (50000). Çözüm bulma sonuçları: (03,2 saniye), (04,33 saniye), (05,47) saniye) ve (35,05 saniye) şehirler için (10,20,100,200) ve sonuçlar her birinin (yineleme, nüfus) şehir sayısıyla doğru orantılı olduğunu gösterdi, Üç tekniğin bir arada kullanılmasıyla daha kısa bir yol elde ederiz ve karşılaştırma için daha az zaman harcarız Geleneksel genetik algoritmanın performansı ile.
Özet (Çeviri)
The travelling salesman problem (TSP) is one of the oldest and most common problems that should be optimized using one of the optimization algorithms to make the salesman's travel itinerary to be short and non-repeated. The solution for travelling salesman problem becomes computationally complex because there are a large number of cities and the travelling salesman requires to visit each city once with shortest path. Multiple algorithms are used to find a good solution to this problem such as genetic algorithm. This study used modify genetic algorithm which is depend on a set of biological changes that occur in living organisms, through a set of steps (natural selection, population, crossover, and mutation). A new intersection method is proposed in this thesis, which uses three techniques together in intersection, namely (flipping, swapping, and sliding). The experiments were applied to the variant number of cities which are 10,50 and 150,200 with two scenarios. In the first scenario, each experiment, a fixed number of iteration (100000) and population size (150) were chosen, the execution time to find solution was (82.00 seconds), (111.41 seconds), (151.10 seconds) and (240.41 seconds) for cities (10,20,100,200), respectively. In the second scenario, the population size was set to (50) or (100) and the number of iteration set to (10000) or (50000). The results to find solution were (03.2 seconds), (04.33 seconds), (05.47 seconds), and (35.05 seconds) for cities (10,20,100,200), respectively, and the results showed that each of (iteration, population) is directly proportional to the number of cities, with the use of the three techniques together, we get a shorter path and less time comparing with the performance of the traditional genetic algorithm.
Benzer Tezler
- An intelligent hospital navigation and guidance system for visually impaired patients
Görme engelli hastalar için akıllı bir hastane navigasyon ve rehberlik sistemi
MUSTAFA KAHRAMAN
Doktora
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtılım ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÇİĞDEM TURHAN
YRD. DOÇ. DR. ATİLA BOSTAN
- Çoklu gezgin satıcı probleminin sezgisel algoritmalar ile çözümü
Solving the multiple traveling salesman problem using heuristic algorithms
SEVDA DAYIOĞLU GÜLCÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HUMAR KAHRAMANLI
- Yapay zeka teknikleri kullanan üç boyutlu grafik yazılımları için 'extensible 3d' (x3d) ile bir altyapı oluşturulması ve gerçekleştirimi
Construction and implementation of x3d framework for three dimensional graphics software using artificial intelligence techniques
TAHİR EMRE KALAYCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AYBARS UĞUR
- Tek ve çok amaçlı robot yol planlama problemi için hibrit bir optimizasyon yöntemi
A hybrid optimization method for single and multi objective robot path planning problem
EŞREF BOĞAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiPamukkale ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SELAMİ BEYHAN
- Yığın çok girişli-çok çıkışlı sistemlerde zeki optimizasyon teknikleri kullanarak kanal kestirimi
Channel estimation using intelligent optimization techniques in massive mimo systems
ADEM ERGEÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NECMİ TAŞPINAR