Ayrık orka yırtıcı algoritmasının geliştirilmesi
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2023
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Necmettin Erbakan Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Gezgin Satıcı Problemi (Traveling Salesman Problem-TSP), günümüzde en sık çalışılan kombinatoryal optimizasyon problemlerinden birisidir. Çizelgeleme, devre tasarlama, fabrikalarda tesislerin yerleşim tasarımı, rota planlama ve baskı devre tasarlama gibi birçok gerçek dünya problemlerini çözmek için kullanılır. Bu nedenle, ayrık optimizasyon yöntemleri alanında çalışan araştırmacılar, onu gerçekçi bir test ortamı olarak kabul ederler ve geliştirdikleri yeni algoritmaların performansını onun üzerinde değerlendirirler. Bu çalışmada, orka yırtıcı algoritmasının (Orca Predation Algorithm - OPA) ayrık bir versiyonu geliştirilmiş, ayrık orka yırtıcı algoritması (Discrete Orca Predation Algorithm-DOPA) olarak adlandırılmıştır ve TSP'yi çözmek için kullanılmıştır. OPA gibi DOPA da kovalama ve saldırı olmak üzere iki fazdan oluşmaktadır. Kovalama fazında orkalar arasındaki mesafeler Hamming mesafesi ile hesaplanmış, hesaplanan bu değerler kullanılarak hız değerleri elde edilmiştir. Hız değerleri ve 2-opt algoritması kullanılarak orkaların konumları güncellenmiştir. Saldırı fazında orkaların konumları sıralı çaprazlama (Order Crossover-OX1) operatörü ile hesaplanmıştır. Pozisyon ayarlama prosedüründe ise takas (swap) lokal arama operatörü kullanılmıştır. DOPA'nın parametreleri Taguchi istatistiksel yöntemi ile ayarlanmıştır. DOPA 67 iyi bilinen TSP örneği üzerinde test edilmiştir. Ayrıca, DOPA ile diğer güncel dokuz yöntem arasında önemli farklılıklar olup olmadığını kontrol etmek için Friedman ve Wilcoxon işaretli sıra testleri uygulanmıştır. Deneysel sonuçlar DOPA'nın diğer yöntemlere alternatif ve oldukça rekabetçi bir yöntem olduğunu göstermiştir.
The Traveling Salesman Problem (TSP) is one of the most frequently studied combinatorial optimization problems today. It is used to solve many real-global problems such as scheduling, circuit design, layout design of facilities in factories, route planning and printed circuit design. Therefore, researchers in the field of discrete optimization methods consider it as a realistic testbed and evaluate the performance of new algorithms on it. In this study, a discrete version of the Orca Predation Algorithm (OPA), called the Discrete Orca Predation Algorithm (DOPA), is developed and used to solve the TSP. Like OPA, DOPA consists of two phases: chase and attack. In the chase phase, the distances between orcas are calculated using Hamming distance and the velocity values are obtained using these calculated values. The locations of the orcas are updated using the velocity values and the 2 opt algorithm. In the attack phase, the positions of the orcas are calculated with the Order Crossover (OX1) operator. In the position adjustment procedure, the swap local search operator is used. The parameters of the DOPA are tuned by the Taguchi statistical method. DOPA is tested on 67 well-known TSP samples. Furthermore, Friedman and Wilcoxon signed rank tests are applied to check whether there are significant differences between DOPA and the other nine current methods. The experimental results have shown that DOPA is an alternative and highly competitive method to the other methods.
The Traveling Salesman Problem (TSP) is one of the most frequently studied combinatorial optimization problems today. It is used to solve many real-global problems such as scheduling, circuit design, layout design of facilities in factories, route planning and printed circuit design. Therefore, researchers in the field of discrete optimization methods consider it as a realistic testbed and evaluate the performance of new algorithms on it. In this study, a discrete version of the Orca Predation Algorithm (OPA), called the Discrete Orca Predation Algorithm (DOPA), is developed and used to solve the TSP. Like OPA, DOPA consists of two phases: chase and attack. In the chase phase, the distances between orcas are calculated using Hamming distance and the velocity values are obtained using these calculated values. The locations of the orcas are updated using the velocity values and the 2 opt algorithm. In the attack phase, the positions of the orcas are calculated with the Order Crossover (OX1) operator. In the position adjustment procedure, the swap local search operator is used. The parameters of the DOPA are tuned by the Taguchi statistical method. DOPA is tested on 67 well-known TSP samples. Furthermore, Friedman and Wilcoxon signed rank tests are applied to check whether there are significant differences between DOPA and the other nine current methods. The experimental results have shown that DOPA is an alternative and highly competitive method to the other methods.
Açıklama
Yüksek Lisans Tezi
Anahtar Kelimeler
Ayrık Algoritma, Hamming Mesafesi, Gezgin Satıcı Problemi, Sıralı Çaprazlama, Orka Yırtıcı Algoritması, 2-Opt, Discrete Algorithm, Hamming Distance, Traveling Salesman Problem, Sequential Crossover, Orca Predator Algorithm, 2-Opt
Kaynak
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
Sayı
Künye
Kılınç, H. (2023). Ayrık orka yırtıcı algoritmasının geliştirilmesi. (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Necmettin Erbakan Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı, Konya.
