A genetic algorithms using the local search heuristic in facilities layout problem: A memetic algorithm approach

Tesis düzenlemesi probleminde yerel arama sezgiseli kullanan bir genetik algoritma: Memetik algoritma yaklaşımı

Abstract

Memetic algorithms, which use local search techniques, are hybrid structured algorithms like genetic algorithms among evolutionary algorithms. In this study, for Quadratic Assignment Problem (QAP), a memetic structured algorithm using a local search heuristic like 2-opt is developed. Developed in the algorithm, a crossover operator that has not been used before for QAP is applied whereas, Eshelman procedure is used in order to increase the solution variability. The developed memetic algorithm is applied on test problems taken from QAP-LIB, the results are compared with the present techniques in the literature.

Özet

Memetik Algoritmalar (MA), evrimsel algoritmalar içinde Yerel Arama (YA) tekniklerini kullanan ve Genetik Algoritma (GA)'lara benzeyen melez (hibrid) yapılı algoritmalardır. Bu çalışmada, Kuadratik Atama Problemi (KAP) için 2-opt benzeri bir YA sezgiseli kullanan memetik yapılı bir algoritma geliştirilmiştir. Geliştirilen MA'da KAP için daha önce kullanılmamış bir çaprazlama operatörü uygulanmış, çözüm çeşitliliğini artırmak için ise Eshelman prosedüründen yararlanılmıştır. Geliştirilen MA, QAP-LIB'den alınan test problemler üzerinde denenerek, sonuçlar literatürdeki mevcut teknikler ile karşılaştırılmıştır.