Kanguru algoritmasi ve gezgin satıcı problemine uygulanması
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2011
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
İstanbul Ticaret Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Bu çalışmada iteratif çözüm geliştirme algoritmalarından olan kanguru algoritması anlatılmış, simetrik ve asimetrik gezgin satıcı problemlerine uygulanmıştır. Kanguru algoritması, kanguruların zıplama davranışlarından esinlenilerek geliştirilmiş bir sezgisel yöntemdir. Gezgin satıcı problemlerine uygulanması ilk defa bu çalışmada ele alınmıştır. Çalışmanın amacı, kanguru algoritmasının tanıtılması ve bir uygulama üzerinde gösterilmesidir. Algoritma, MATLAB programlama diliyle kodlanmış ve literatürde optimumları bilinen test problemleri üzerinde denenmiştir. Performans kriteri olarak optimum değerleri bulmadaki başarı dikkate alınmıştır. Küçük boyuttaki problemler için oldukça iyi sonuçlar veren algoritma, problem boyutu büyüdükçe optimumdan uzaklaşmaktadır. Varılan sonuçlar çerçevesinde, Kanguru Algoritmasının literatürde yer aldığı gibi meta-sezgisellerle melez olarak kullanıldığında iyi performans sergileyeceği düşünülmektedir.
In this study, kangaroo algorithm, one of the iterative solution improvement algorithms, was introduced and applied to symmetric and asymmetric traveling salesman problems. The kangaroo algorithm is a heuristic method which was developed inspired by the behavior of jumping kangaroos. The contribution of this study is being the first implementation of the kangaroo algorithm to the traveling salesman problem. The aim of the study is to introduce the kangaroo algorithm and demonstration of an application. The algorithm is encoded in the MATLAB programming language and the best values are tested on well-known test problems in the literature. The performance criteria is the success of finding the optimum values are taken into consideration. Algorithm gives very good results for small-sized problems; the results are away from optimum when the problem size grows. The conclusions within the framework of thought that the kangaroo algorithm will perform better results when used as a hybrid meta-heuristic as in the literature.
In this study, kangaroo algorithm, one of the iterative solution improvement algorithms, was introduced and applied to symmetric and asymmetric traveling salesman problems. The kangaroo algorithm is a heuristic method which was developed inspired by the behavior of jumping kangaroos. The contribution of this study is being the first implementation of the kangaroo algorithm to the traveling salesman problem. The aim of the study is to introduce the kangaroo algorithm and demonstration of an application. The algorithm is encoded in the MATLAB programming language and the best values are tested on well-known test problems in the literature. The performance criteria is the success of finding the optimum values are taken into consideration. Algorithm gives very good results for small-sized problems; the results are away from optimum when the problem size grows. The conclusions within the framework of thought that the kangaroo algorithm will perform better results when used as a hybrid meta-heuristic as in the literature.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Kanguru Algoritması, Gezgin Satıcı Problemi, Sezgisel, Komşuluk Fonksiyonu, Kangaroo Algorithm, Travelling Salesman Problem, Heuristic, Neighbourhood Function
Kaynak
İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
10
Sayı
22
