Journals / Mugla Journal of Science and Technology / 2017 / Cilt: 3 - Sayı: 2
SHORTEST PATH DETECTION USING CLONAL SELECTION ALGORITHM FOR ERZURUM METROPOLITAN MUNICIPALITY
- Pages
- 138–142
- DOI
- —
Abstract
Optimization algorithms are an approach to solving many problems in everyday life and usually to find the optimal solution for problems with a large solution space. In this study, an optimal route detection approach was developed using the clonal selection algorithm which is a sub-method of the artificial immune system. For this purpose, the road passenger transport network obtained from Erzurum Metropolitan Municipality has been modeled and a bus line which is selected and used from this network has been examined by clonal selection algorithm. The optimization method developed for the proposed approach was implemented in the MATLAB environment and the results obtained are plotted comparatively on Google Maps. The performance of the proposed method was tested and a performance improvement of about 10% was achieved according to the results obtained.
Özet
Optimizasyon algoritmaları günlük yaşamdaki birçok problemi çözmeye yarayan ve genellikle büyük bir çözüm uzayına sahip problemlerde optimal çözümü tespit etmeye yarayan yaklaşımlar bütünüdür. Bu çalışmada yapay bağışıklık sisteminin alt yöntemi olan klonal seçim algoritması kullanılarak bir optimum rota tespit yaklaşımı geliştirilmiştir. Bu amaçla Erzurum Büyükşehir Belediyesinden temin edilen karayolu yolcu taşıma ağı modellenmiş olup, bu ağdan seçilen ve hali hazırda kullanılan bir otobüs hattı klonal seçim algoritması ile incelenmiştir. Önerilen yaklaşım için geliştirilen optimizasyon yöntemi MATLAB ortamında gerçekleştirilmiş ve elde edilen sonuçlar Google Maps üzerinde karşılaştırmalı olarak çizdirilmiştir. Önerilen yöntemin performansı test edilmiş ve elde edilen sonuçlara göre yaklaşık %10’luk bir performans artışı sağlanmıştır.