Journals / Adıyaman Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi / 2023 / Cilt: 10 Sayı: 20

SOLUTION OF THE TRAVELING SALESMAN PROBLEM IN PACKAGE DISTRIBUTION WITH DRONE WITH GENETICS AND PARTICLE SWARM OPTIMIZATION ALGORITHMS

İNSANSIZ HAVA ARACI İLE PAKET DAĞITIMINDA GEZGİN SATICI PROBLEMİNİN GENETİK VE PARÇACIK SÜRÜ OPTİMİZASYON ALGORİTMALARI İLE ÇÖZÜMÜ

Pages
168–181
Publication Date
2023-08-31
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

We evaluate the results, it was seen that GA took longer due to the algorithm content and GA provided a more optimized route than PSO.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:In this article, the use of emergency medicine and treatment kits in the field of health is solved using Genetic Algorithm (GA) and Particle Swarm Optimization (PSO) Algorithm as a traveling salesman problem among non-polynomial hard problems.
📊
Key Findings & Data:This work is of significant value to researchers and industry professionals looking for new methods of cargo logistics and transportation.
💡
Conclusion & Impact:We evaluate the results, it was seen that GA took longer due to the algorithm content and GA provided a more optimized route than PSO.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Gezgin Satıcı Problemi (GSP) · Genetik Algoritma (GA) · Parçacık Sürü Optimizasyon Algoritma (PSO)

Abstract

In this article, the use of emergency medicine and treatment kits in the field of health is solved using Genetic Algorithm (GA) and Particle Swarm Optimization (PSO) Algorithm as a traveling salesman problem among non-polynomial hard problems. This work is of significant value to researchers and industry professionals looking for new methods of cargo logistics and transportation. Effectively optimizing package delivery by UAV has the potential to increase the efficiency of the logistics industry. With the route results found, an optimal roadmap for drone package delivery was created. Firstly, EIL51 data from TSPLIB used as the data set. After that, the locations of the pharmacies in the Menemen district of İzmir were taken from real life. We evaluate the results, it was seen that GA took longer due to the algorithm content and GA provided a more optimized route than PSO.

Özet

Bu makalede kargo alanında kullanılmak üzere insansız hava aracının (İHA), polinom olmayan (Non-polynomial) zor problemler arasındaki gezgin satıcı problemi (GSP) Genetik Algoritma (GA) ve Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) Algoritması ile çözülmüştür. Bu çalışma, kargo lojistiği ve taşımacılığında yeni yöntemler arayan araştırmacılar ve endüstri uzmanları için önemli bir değer taşımaktadır. İHA tabanlı paket dağıtımının etkin bir şekilde optimize edilmesi, lojistik sektörünün verimliliğini artırma potansiyeli taşımaktadır. Öncelikle veri seti olarak TSPLIB’den EIL51 verileri kullanılmıştır. Sonrasında gerçek hayattan kargo teslimatına örnek olarak sıhhi paket taşıması için İzmir ili Menemen ilçesindeki eczanelerin lokasyonları alınmıştır. Bulunan rota sonuçları ile İHA paket teslimatında optimal yol haritası çıkartılmıştır. Sonuçlara bakıldığında, GA’nın algoritma içeriğinden dolayı daha uzun sürdüğü ve GA’nın PSO’ya göre daha optimize edilmiş bir rota sağladığı görülmüştür.

🔖

Cite This Article

ACAR, E. B., KARABEY, C., KÖSE, B. (2023). SOLUTION OF THE TRAVELING SALESMAN PROBLEM IN PACKAGE DISTRIBUTION WITH DRONE WITH GENETICS AND PARTICLE SWARM OPTIMIZATION ALGORITHMS. Adıyaman Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Cilt: 10 Sayı: 20, 168–181. https://ajindex.com/articles/961115

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (12)

  1. Çalişkan F., Yüksel H., Dayik M., Genetik Algoritmaların Tasarım Sürecinde Kullanılması, 2016
  2. Yildirim T., Simetrik Gezgin Satici Problemi Için Yeni Bir Meta-Sezgisel: Kör Fare Algoritmasi, Denizli, Şubat - 2014
  3. Pulat M., Kocakoç D., Gezgin Satici Probleminin Genetik Algoritmalarla Çözümünde Başlangiç Popülasyonun Belirlenmesi, July 2017
  4. Kuzu S., Önay O., Şen U., Tunçer M., Yildirim B. F., Keskintürk T., Gezgin satıcı problemlerinin metasezgiseller ile çözümü, Cilt/Vol:43, Sayı/No:1, 2014, 1–27
  5. Turğut, M. ve Şeker, B. (2022). İnsansiz Hava Araçlarinin (İha) Taşimacilikta Kullanimina Yönelik Keşfedici Bir Araştirma: Drone Taşimaciliği Ve Uygulamalari. Akıllı Ulaşım Sistemleri Ve Uygulamaları Dergisi, 5 (2), 169-187. Doi: 10.51513/Jitsa.1146992 Nakiboğlu, G. (2020), Drone Taşımacılığı ve Son-Adım Teslimatta Kullanımı, Çukurova Üniversitesi İİBF Dergisi Cilt:24. Sayı:2, ss.285-298
  6. Uslu, F., Tekin, Z. (2021), Pandemi Sürecinde Drone Kullanımı: Geleceğin Lojistik Teknolojileri, Uluslararası İktisadi ve İdari Bilimler Kongresi: Krizler, Belirsizlikler ve Arayışlar, 165 Yetiş, H., Güngör, Z. ve Karaköse, M. (2021). Araç-İHA İş birliği ile Kargo Teslimatları İçin Ortak Rota Optimizasyonu. Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 33 (2), 135-144.
  7. Angeniol, B., Vaubois, G. D. L. C., & Le Texier, J. Y. (1988). Self-organizing feature maps and the travelling salesman problem. Neural Networks, 1(4), 289-293.
  8. Somhom, S., Modares, A., & Enkawa, T. (1997). A self-organising model for the travelling salesman problem. Journal of the Operational Research Society, 48(9), 919-928.
  9. Ellabib, I., Calamai, P., & Basir, O. (2007). Exchange strategies for multiple ant colony system. Information Sciences, 177(5), 1248-1264.
  10. Nguyen, H. D., Yoshihara, I., Yamamori, K., & Yasunaga, M. (2007). Implementation of an effective hybrid GA for large-scale traveling salesman problems. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics), 37(1), 92-99.
  11. Sauer, J. G., & dos Santos Coelho, L. (2008, September). Discrete differential evolution with local search to solve the traveling salesman problem: Fundamentals and case studies. In 2008 7th ieee international conference on cybernetic intelligent systems (pp. 1-6).
  12. IEEE. Shi, X., Wang, L., Zhou, Y., & Liang, Y. (2008, October). An ant colony optimization method for prize-collecting traveling salesman problem with time windows. In 2008 Fourth International