Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/11499/26417
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorKaragül, Kenan-
dc.date.accessioned2019-09-30T13:50:41Z
dc.date.available2019-09-30T13:50:41Z
dc.date.issued2019-09-25-
dc.identifier.citationKARAGÜL, K. (2019). Gezgin Satıcı Problemi İçin Yeni Bir Çözüm Yaklaşımı: TPORT. DEUFMD, 21(63), 819-832.en_US
dc.identifier.issn2547-958X-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11499/26417-
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.21205/deufmd.2019216312-
dc.description.abstractBu çalışmada,yöneylem araştırması alanının en çok çalışılan problemlerden biri olan gezgin satıcı ve ulaştırma problemleri üzerinde durulmakta ve aralarındaki ilişkiden faydalanan yeni bir çözüm algoritması önerilmektedir. Ulaştırma problemleri için bir çok başlangıç çözüm algoritması önerilmiştir.Benzer bir mantık ve sezgi ile simetrik gezgin satıcı problemine başlangıç çözümü üretmek için TPORT adı verilen bir yaklaşım önerilmiştir. Bu yöntem gezgin satıcı problemini daha etkin çözmek için yıllardır süren araştırmalarabir katkı sağlamak için önerilmiştir. Önerilen yöntemde gezgin satıcı uzaklık matrisi,bir ulaştırma tablosu gibi ele alınarak, matris üzerinde yapılan özel bir normalizasyonişlemi ile gezgin satıcı problemi için başlangıç çözümü elde edilmektedir. Daha sonra, elde edilen başlangıççözümünün performansı 2-Opt algoritmasıile geliştirilmektedir. Geliştirilen sezgisel,En Yakın Komşu algoritması ile yakınlık gösterdiği için gezgin satıcı problemlerinin çözüm performansları En Yakın Komşu algoritması ve doğrudan başlangıç çözümüne uygulanan 2-Opt algoritması sezgisellerinin çözümleri ile karşılaştırılmıştır. Önerilen yaklaşım sıklıkla kullanılan gezgin satıcı test problemleri ve bilimsel yazında yer alan bir grupproblemile analiz edilmiştir. Ortalama çözüm değeri optimalden %26 sapma gösterirken, En Yakın Komşu algoritması için optimalden sapma %16 olarak gerçekleşmiştir. Ancak 2-Opt ile hem TPORT hem de En Yakın Komşu algoritmalarının çözümleri geliştirildiğinde, sırasıyla %4 ve %3 optimalden ortalama sapma elde edilmiştir. Bu bağlamda önerilen çözüm yaklaşımınınçözüm performansı açısından rekabetçi olduğu ileri sürülebilir. Ayrıcaçözüm süreleri açısından yapılan karşılaştırmalarda önerilen yöntemle En Yakın Komşu algoritması arasında önemli düzeyde fark vardır. Sonuç olarak, önerilen yöntemin çözüm hızı açısından üstün,çözüm kalitesi bakımından kıyaslanan yöntemlere göre rekabetçiolduğu gösterilmiştir. Özellikle, problem boyutu büyüdükçe kıyaslanan yöntemlerin çözüm süresi neredeyse sabit bir seviyede seyrederken En Yakın Komşu algoritmasının çözüm süreleri üstelbir eğilim göstermiştir.en_US
dc.language.isotren_US
dc.publisherDokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesien_US
dc.relation.ispartofDokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fen ve Mühendislik Dergisien_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectGezgin Satıcı Problemi, Ulaştırma Problemi, En Yakın Komşu Algoritması, 2-Opt Algoritmasıen_US
dc.titleGezgin satıcı problemi i?çin yeni bir çözüm yaklaşımı: TPORTen_US
dc.title.alternativeA novel solution approach for travelling salesman problem: TPORTen_US
dc.typeArticleen_US
dc.identifier.volume21en_US
dc.identifier.issue63en_US
dc.identifier.startpage819en_US
dc.identifier.endpage832en_US
dc.identifier.doi10.21205/deufmd.2019216312-
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.identifier.trdizinid322965en_US
dc.ownerPamukkale University-
item.languageiso639-1tr-
item.cerifentitytypePublications-
item.fulltextWith Fulltext-
item.grantfulltextopen-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
item.openairetypeArticle-
crisitem.author.dept32.07. Administration and Organization-
Appears in Collections:Honaz Meslek Yüksekokulu Koleksiyonu
TR Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu / TR Dizin Indexed Publications Collection
Files in This Item:
File Description SizeFormat 
000_TPORT_Makalesi_S63-m12.pdf1.01 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show simple item record



CORE Recommender

Page view(s)

118
checked on Aug 24, 2024

Download(s)

38
checked on Aug 24, 2024

Google ScholarTM

Check




Altmetric


Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.