Abstract
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 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.
References
- Cevre, U., Özkan, B., ve Uğur, A. (2007). Gezgin Satıcı Probleminin Genetik Algoritmalarla Eniyilemesi ve Etkileşimli Olarak İnternet Üzerinde Görselleştirilmesi. XI I.“Türkiye’de İnternet ”Konferansı ,Ankara. Çolak, S. (2010). Genetik Algoritmalar Yardımı ile Gezgin Satıcı Probleminin Çözümü Üzerine Bir Uygulama. Ç.Ü. Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 19(3), 423–438. Deep, K., ve Thakur, M. (2007). A new mutation operator for real coded genetic algorithms. Applied Mathematics and Computation, 193(1), 211–230. Elmas, Ç. (2016). Yapay Zeka Uygulamaları. Ankara: Seçkin Yayıncılık. Goldberg, D. E., ve Deb, K. (1991). A Comparative Analysis of Selection Schemes Used in Genetic Algorithms. Foundations of Genetic Algorithms, 1, 69–93. Gopal, G., Kumar, R., Jawa, I., ve Kumar, N. (2015). Enhanced Order Crossover for Permutation Problems. International Journal of Innovative Research in Science, Engineering and Technology, 4(2), 151–157. Karaboğa, D. (2014). Yapay Zeka Optimizasyon algoritmaları. İstanbul: Nobel Yayın Dağıtım. Laporte, G. (1992). The Traveling Salesman Problem: An overview of exact and approximate algorithms. European Journal of Operational Research, 59, 231–247. Larranaga, P., Kuıjpers, C. M. H., Murga, R. H., Inza, I., ve Dızdarevıc, S. (1999). Genetic Algorithms for the Travelling Salesman Problem: A Review of Representations and Operators. Artificial Intelligence Review, 13(2), 129–170.
Abstract
References
- Cevre, U., Özkan, B., ve Uğur, A. (2007). Gezgin Satıcı Probleminin Genetik Algoritmalarla Eniyilemesi ve Etkileşimli Olarak İnternet Üzerinde Görselleştirilmesi. XI I.“Türkiye’de İnternet ”Konferansı ,Ankara. Çolak, S. (2010). Genetik Algoritmalar Yardımı ile Gezgin Satıcı Probleminin Çözümü Üzerine Bir Uygulama. Ç.Ü. Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 19(3), 423–438. Deep, K., ve Thakur, M. (2007). A new mutation operator for real coded genetic algorithms. Applied Mathematics and Computation, 193(1), 211–230. Elmas, Ç. (2016). Yapay Zeka Uygulamaları. Ankara: Seçkin Yayıncılık. Goldberg, D. E., ve Deb, K. (1991). A Comparative Analysis of Selection Schemes Used in Genetic Algorithms. Foundations of Genetic Algorithms, 1, 69–93. Gopal, G., Kumar, R., Jawa, I., ve Kumar, N. (2015). Enhanced Order Crossover for Permutation Problems. International Journal of Innovative Research in Science, Engineering and Technology, 4(2), 151–157. Karaboğa, D. (2014). Yapay Zeka Optimizasyon algoritmaları. İstanbul: Nobel Yayın Dağıtım. Laporte, G. (1992). The Traveling Salesman Problem: An overview of exact and approximate algorithms. European Journal of Operational Research, 59, 231–247. Larranaga, P., Kuıjpers, C. M. H., Murga, R. H., Inza, I., ve Dızdarevıc, S. (1999). Genetic Algorithms for the Travelling Salesman Problem: A Review of Representations and Operators. Artificial Intelligence Review, 13(2), 129–170.
Details
| Journal Section | Articles |
|---|---|
| Authors | |
| Publication Date | September 15, 2017 |
| Published in Issue | Year 2017 16. UIK Special Issue |
Cited By
Optimizing and comparison of market chain product distribution problem with different genetic algorithm versions
Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi
https://doi.org/10.47495/okufbed.1117220
GEZGİN SATICI PROBLEMİ İÇİN ARDIŞIK YEREL ARAMA İLE YENİ BİR HİBRİT GENETİK ALGORİTMA ÖNERİSİ
International Journal of Management Economics and Business
https://doi.org/10.17130/ijmeb.855044
KARESEL ATAMA PROBLEMİ İÇİN BULANIK ADAPTİF ÇAPRAZLAMALI GENETİK ALGORİTMA ÖNERİSİ
Hitit Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi
Osman PALA
https://doi.org/10.17218/hititsosbil.650655
______________________________________________________
Address: Karadeniz Technical University Department of Economics Room Number 213
61080 Trabzon / Turkey
e-mail : uiiidergisi@gmail.com