Kanguru algoritmasi ve gezgin satıcı problemine uygulanması

Basit Öğe Kaydı
dc.authoridTR44698en_US
dc.authoridTR176390en_US
dc.contributor.authorErdem, Yonca
dc.contributor.authorKeskintürk, Timur
dc.date.accessioned2014-10-13T13:05:50Z
dc.date.available2014-10-13T13:05:50Z
dc.date.issued2011en_US
dc.departmentİstanbul Ticaret Üniversitesien_US
dc.description.abstractBu 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.en_US
dc.description.abstractIn 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.en_US
dc.identifier.endpage78en_US
dc.identifier.issn1305-7820
dc.identifier.issue22en_US
dc.identifier.startpage71en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11467/608
dc.identifier.volume10en_US
dc.language.isotren_US
dc.publisherİstanbul Ticaret Üniversitesien_US
dc.relation.ispartofİstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisien_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Başka Kurum Yazarıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectKanguru Algoritmasıen_US
dc.subjectGezgin Satıcı Problemien_US
dc.subjectSezgisel
dc.subjectKomşuluk Fonksiyonu
dc.subjectKangaroo Algorithm
dc.subjectTravelling Salesman Problem
dc.subjectHeuristic
dc.subjectNeighbourhood Function
dc.titleKanguru algoritmasi ve gezgin satıcı problemine uygulanmasıen_US
dc.title.alternativeKangaroo algorithm and travelling salesman problem applicationen_US
dc.typeArticleen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
M00434.pdf
Boyut:
586.01 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Makale
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.71 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

İTÜFBD, Cilt 10, Sayı 19, Makale Koleksiyonu