SEZGİSEL VE METASEZGİSEL YÖNTEMLERİN GEZGİN SATICI PROBLEMİ ÇÖZÜM PERFORMANSLARININ KIYASLANMASI

COMPARING THE SOLUTION PERFORMANCES OF THE HEURISTIC AND METAHEURISTIC ALGORITHMS IN TRAVELLING SALESMAN PROBLEM

Özet

Bu çalışmanın amacı, sezgisel ve metasezgisel yöntemlerin Gezgin SatıcıProblemi çözüm performanslarının çözüm değeri ve süresi bakımındandeğerlendirilmesidir. Çalışma kapsamında, sezgisel yöntem olarak bütünleşik EnYakın Komşu (EYK) ve 2-Opt sezgiseli, metasezgisel yöntem olarak ise karıncakolonisi optimizasyon, tabu arama, benzetilmiş tavlama ve genetik algoritmayöntemleri kullanılmıştır. 16 adet veri seti ile yapılan deneyler, ortalama çözümdeğerleri ve süreleri bakımından EYK+2-Opt bütünleşik yönteminin en iyiçözümleri sağladığını göstermiştir. Sonuç olarak, EYK+2-Opt yöntemininGezgin Satıcı Probleminin çözümünde hızlı ve etkin çözümler üretebilenkullanışlı bir yöntem olduğu ortaya konmuştur.

Abstract

The aim of this study is to evaluate the solution performances of Traveling Salesman Problem solutions in terms of solution value and duration of heuristic and metaheuristic methods. Within the scope of the study, the integrated nearest neighbor and 2-Opt methods were used as heuristic method, and the Ant Colony Optimization, Tabu Search, Simulated Annealing and Genetic Algorithm methods were used as the metaheuristic methods. The experiments conducted with 16 datasets showed that integrated EYK + 2-Opt method provides the best solutions in terms of average solution values and times. As a result, EYK+2-Opt method is found to be a useful method that can produce fast and efficient solutions in the solution of the Travelling Salesman Problem.