AI Summary & Key Takeaways
AI InsightResults are reported and commented in different ways
📌 3 Key Takeaways
Abstract
This study deals with the travelling salesman problem (TSP) with metaheuristics which is the most general class of the stochastic optimization techniques. The TSP is a NP-hard problem in optimization studied in both operations research and computer science. Metaheuristics are efficient alternative techniques for NP-hard and greater dimensional problems and are impossible to solve by classic mathematical techniques. Although widespread uses of metaheuristics exist in international literature, in a study of Turkish literature there were none encountered that contain a general view of them and their applications to the TSP. For this reason, 8 metaheuristic techniques are introduced and applied to different dimensional benchmark problems which are taken from the literature. Results are reported and commented in different ways
Özet
Bu çalışmada, NP-zor problem sınıfından olan gezgin satıcı probleminin (GSP), stokastik optimizasyon tekniklerinin en genel sınıfı olan metasezgisel yöntemlerle çözümü ele alınmıştır. Klasik matematiksel yöntemlerle çözümü zor ve belli bir boyuttan sonra imkânsız olan problemler için metasezgisel yöntemler etkin bir çözüm alternatifidir. Uluslararası literatürde sıklıkla kullanılan metasezgisel yöntemlerin GSP problemlerine uygulanması konusunda genel bakış içeren çalışmaya, ulusal literatürde rastlanmamıştır. Bu amaçla yaygın kullanıma sahip 8 metasezgisel yöntem tanıtılarak bu yöntemler literatürden alınan farklı boyutlarda problemlere uygulanmıştır. Sonuçlar raporlanmış ve farklı açılardan yorumlanmıştır