GEZGİN SATICI PROBLEMİNİN ÇÖZÜMÜNDE KULLANILAN GENETİK ALGORİTMANIN PARAMETRELERİNİN İNCELENMESİ

Yıl 2017, 16. Ulusal İşletmecilik Kongresi, 21 - 36, 15.09.2017

Meryem Pulat , İpek Deveci Kocakoç

https://doi.org/10.18092/ulikidince.317858

Cited By: 4

Öz

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.

Anahtar Kelimeler

Gezgin Satıcı Problemi, Genetik Algoritmalar, Genetik Algoritma Parametreleri

Kaynakça

• 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.