Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/11499/26422
Title: Gezgin satıcı probleminin melez akışkan genetik algoritma (MAGA) kullanarak çözümü
Other Titles: Solving travelling salesman problem using hybrid fluid genetic algorithm (HFGA)
Authors: Şahin, Yusuf
Karagül, Kenan
Keywords: Gezgin satıcı, Meta-sezgiseller, Akışkan genetik algoritma
Publisher: Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Fakültesi
Source: Şahin, Y , Karagül, K . "Gezgin satıcı probleminin melez akışkan genetik algoritma (MAGA) kullanarak çözümü". Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 25 (2019 ): 106-114
Abstract: Gezgin Satıcı Problemi (GSP), bir satıcının bütün şehirleri sadece bir defa ziyaret ederek başlangıç noktasına dönmesini sağlayan en kısa rotanın belirlendiği problemdir. GSP, araç rotalamadan baskılı devre kartı montajına kadar birçok problemin temelini oluşturur. Bu problem, optimizasyon alanında çalışan kişilerden büyük ilgi görmüştür, ancak özellikle büyük ölçekli veri kümeleri için çözülmesi zordur. Bu çalışmada, GSP’nin çözümü için Akışkan Genetik Algoritma, En Yakın Komşu ve 2-Opt sezgiselleri üzerine kurulu melez bir yöntem sunulmaktadır. Önerilen yöntemin performansı literatürde bulunan En Yakın Komşu, Genetik Algoritma, Tabu Arama, Karınca Kolonisi Optimizasyonu ve Ağaç Fizyolojisi Optimizasyon algoritmaları kullanılarak elde edilen çözüm değerleri ile kıyaslanmıştır. Önerilen yöntemin sonuçları çözüm süresi ve kalitesi bakımından üstünlük göstermektedir.
URI: https://hdl.handle.net/11499/26422
https://doi.org/10.5505/pajes.2018.81084
ISSN: 2147-5881
Appears in Collections:Honaz Meslek Yüksekokulu Koleksiyonu
TR Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu / TR Dizin Indexed Publications Collection
WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu / WoS Indexed Publications Collection

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
000_Pajes_genetik algoritma (MAGA).pdf1.04 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show full item record



CORE Recommender

WEB OF SCIENCETM
Citations

2
checked on May 28, 2024

Page view(s)

46
checked on May 27, 2024

Download(s)

16
checked on May 27, 2024

Google ScholarTM

Check




Altmetric


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