Yerel aramalı kesikli farksal evrim algoritması ve kesikli parçacık sürü en iyileme algoritması kullanarak gezgin satıcı probleminin çözümü
Solving traveling salesman problem by discete differential evolution algorithm and discrete particle swarm optimization algorithm with local search
- Tez No: 330961
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET EDİP TEKER, PROF. DR. MEHMET FATİH TAŞGETİREN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Evrimsel algoritmalar, Gezgin satıcı problemi, Optimizasyon modelleri, Parçacık sürü optimizasyonu, Evolutionary algorithms, Travelling salesman problem, Optimization models, Particle swarm optimization
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yaşar Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalısmasında gezgin satıcı problemi (GSP), farksal evrim algoritması ve dogadaki balık kus gibi sürü halinde hareket eden canlılardan esinlenilerek tasarlanmıs parçacık sürü en iyileme algoritması ile çözülmüs ve performansları karsılastırılmıstır. Algoritmalar, TSBLIB'den alınan 48 ile 1084 arasında sehir sayısına sahip 54 test problemi ile çalıstırılmıstır.FEA ve PSE algoritmaları sürekli degerlerden olusan problemlerin çözümü için tasarlanmıstır.Gezgin satıcı problemi ise kesikli degerlerden olusan bir problemdir. Bu nedenle algoritmalaryerel arama teknikleri ile birtakım degisiklige ugratılarak GSP ye uygulanmıstır. Yerel arama teknikleri olarak NEH sezgiseli, ekleme sezgiseli, boz yap sezgiseli, PTL çaprazlamaislemcisi ve 2-opt kullanılmıstır. Algoritmalar çalıstırılmadan önce sonuca etkisi olan faktörleri belirlemek için deney tasarımı yapılmıstır. Deney sonucunda problemin sonucunaetkisi olan faktörler ve seviyeleri belirlenmis ve test problemlerine uygulanmıstır.Sonuç olarak, GSP çözümünde en iyi çözümü bulmada her iki algoritmanın esdeger oldugu sonucuna varılmıstır ancak hesaplama süresi açısından kesikli parçacık sürü en iyilemealgoritmasının kesikli farksal evrim algoritmasına göre daha iyi performans gösterdigi sonucuna varılmıstır.
Özet (Çeviri)
In this paper, traveling salesman problem is solved by differential evolution algorithm and particle swarm optimization algorithm that is generated by the inspiration of the animals that live as a swarm such as bird and fish. Then the performance of these methods are compared.The comparison is iplemented to the well-known 54 test problem with 48 and 1084 cities.Differential evolution algorithm and particle swarm optimization algorithm is designed in order to solve the continuous problems howewer TSP is a discrete problem so that the algorithms are modified to TSP by some local search techniques. NEH, insertion, destructionconstruction,PTL crossover operator and 2-opt techniques are used for local search. Before the algorithms are performed, the factors that impacts the results are determined by design of experiment. According to the conclusion of experimental design, the factors and the levels aredetermined and then they are implemented to the test problems.As a conclusion, discrete differential evolution algorithm and discerete particle swarm algorithm are equivalent while obtaining the optimal solution but DPSO algorithm have betterperformance than DDEA in terms of processing (CPU) time.
Benzer Tezler
- Acil yardım ve tedavi hastanelerinin idari mali ve teknik yönden planlaması
Başlık çevirisi yok
SERVET OKUYUCU
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
HastanelerGazi ÜniversitesiKazalarda Acil Yardım ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HİKMET PEKCAN
- Türkiye'de kentleşme olgusu ve yerel yönetimlere etkisi
Başlık çevirisi yok
R. TANJU AKSU
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Kamu YönetimiUludağ ÜniversitesiKamu Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FEVZİ ALTUĞ
- Cumhuriyet döneminde Milli Eğitim Şuralarının müzik eğitimi ile ilgili aldığı kararlar
Başlık çevirisi yok
SİBEL DOĞAN(ÖZBAKAN)
- Adana ili, turunçgil toptan fiyatlarının analizi
Başlık çevirisi yok
USULET ÖZTUNÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
ZiraatÇukurova ÜniversitesiTarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OĞUZ YURDAKUL