Research Article
BibTex RIS Cite

GEZGİN SATICI PROBLEMİNİN ÇÖZÜMÜNDE KULLANILAN GENETİK ALGORİTMANIN PARAMETRELERİNİN İNCELENMESİ

Year 2017, 16. UIK Special Issue, 21 - 36, 15.09.2017
https://doi.org/10.18092/ulikidince.317858

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.
Year 2017, 16. UIK Special Issue, 21 - 36, 15.09.2017
https://doi.org/10.18092/ulikidince.317858

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.
There are 1 citations in total.

Details

Journal Section Articles
Authors

Meryem Pulat

İpek Deveci Kocakoç

Publication Date September 15, 2017
Published in Issue Year 2017 16. UIK Special Issue

Cite

APA Pulat, M., & Deveci Kocakoç, İ. (2017). GEZGİN SATICI PROBLEMİNİN ÇÖZÜMÜNDE KULLANILAN GENETİK ALGORİTMANIN PARAMETRELERİNİN İNCELENMESİ. Uluslararası İktisadi Ve İdari İncelemeler Dergisi21-36. https://doi.org/10.18092/ulikidince.317858

______________________________________________________

Address: Karadeniz Technical University Department of Economics Room Number 213  

61080 Trabzon / Turkey

e-mail : uiiidergisi@gmail.com