Dergiler / Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi / 2019 / Cilt: 6 - Sayı: 2

PRÜFER-KARAGÜL ALGORİTMASI: GEZGİN SATICI PROBLEMİ İÇİN YENİ BİR YAKLAŞIM

PRÜFER-KARAGÜL ALGORITHM: A NOVEL APPROACH FOR TRAVELLING SALESMAN PROBLEM

Sayfa
452–470
Yayın Tarihi
2019-08-29
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Sonuç olarak, önerilen yöntem çözüm performansı ve hızı açısından başarılı çözümler üretmektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Kombinatoryal optimizasyon alanında temel bir model olduğu için literatürde oldukça yaygın çalışılan gezgin satıcı probleminin etkin ve hızlı çözümü için yeni sezgisel yöntemler geliştirilmesine devam edilmektedir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Önerilen yöntemin performansını değerlendirmek için literatürde yaygın olarak kullanılan gezgin satıcı test problemleri ile analizler yapılmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Sonuç olarak, önerilen yöntem çözüm performansı ve hızı açısından başarılı çözümler üretmektedir.
🔬Tür:Literatür & Derleme Çalışması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Prüfer-Karagül Algoritması · Gezgin Satıcı Problemi · En Yakın Komşu Sezgiseli

Özet

Kombinatoryal optimizasyon alanında temel bir model olduğu için literatürde oldukça yaygın çalışılan gezgin satıcı probleminin etkin ve hızlı çözümü için yeni sezgisel yöntemler geliştirilmesine devam edilmektedir. Bu çalışmada, gezgin satıcı problemi için Prüfer-Karagül adı verilen yeni bir yapısal çözüm yaklaşımı önerilmiştir. Önerilen yöntemin performansını değerlendirmek için literatürde yaygın olarak kullanılan gezgin satıcı test problemleri ile analizler yapılmıştır. Yapılan testler sonucunda elde edilen en iyi çözümler optimal çözümden %2, ortalama çözüm değerleri ise %2,50 sapma göstermiştir. Sonuç olarak, önerilen yöntem çözüm performansı ve hızı açısından başarılı çözümler üretmektedir.

Abstract

As it is a fundamental model in the field of combinatorial optimization, new heuristic methods are developed for effective and rapid solution of the travelling salesman problem, which is widely used in the literature. In this study, a new constructive approach called Prüfer-Karagül has been proposed for the traveling salesman problem. In order to evaluate the performance of the proposed method, analysis was made with travelling salesman problem test instances which are commonly used in the literature. The best solutions obtained as a result of the tests showed 2% deviation from the optimal solution and 2.50% deviation from the average solution values. As a result, the proposed method produces successful solutions in terms of solution performance and speed.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

KARAGÜL, K. (2019). PRÜFER-KARAGÜL ALGORİTMASI: GEZGİN SATICI PROBLEMİ İÇİN YENİ BİR YAKLAŞIM. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt: 6 - Sayı: 2, 452–470. https://ajindex.com/articles/75333

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (11)

  1. ANBUUDAYASANKAR, S. P., GANESH, K., MOHAPATRA, S. (2014), Models for Practical Routing Problems in Logistics: Design and Practices. Springer International Publishing. 43-68.
  2. DEO, N., MICIKEVICIUS, P. (t.y.), Prüfer-Like Codes for Labeled Trees, 16 Aralık 2018 tarihinde, https://pdfs.semanticscholar.org/52be/20fcdc9ed956fc686c4492f59ea51ca537a7.pdf adresinden alındı. DORIGO, M., GAMBARDELLA, L. M. (1997), Ant Colony System: A Cooperative Learning Approach to the Travelling Salesman Problem. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 1 (1), 53-66.
  3. ERDEM, Y, KESKİNTÜRK, T. (2011), Kanguru Algoritmasi ve Gezgin Satici Problemine Uygulanması. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 10 (19). GENDREAU, M., LAPORTE, G., SEMET, F. (1998), A Tabu Search Heuristic for the Undirected Selective Travelling Salesman Problem. European Journal of Operational Research, 106 (2-3), 539-545.
  4. HAJIAGHAEI-KESHTELI, M. (2011). The Allocation of Customers to Potential Distribution Centers in Supply Chain Networks: GA and AIA Approaches. Applied Soft Computing, 11, 2069-2078.
  5. HE, R., MA, C., ZHANG, W., XIAO, Q. (2015). Optimisation Algorithm for Logistics Distribution Route Based on Prufer Codes. Int. J. Wireless and Mobile Computing. 9 (2), 205–210.
  6. KARAGÜL, K., Guguk Kuşu Algoritması: Bir Plastik Atık Toplama Uygulaması. 15th International Symposium on Econometrics, Operations Research and Statistic, Isparta, Turkey, 15, 775-784, 2014.
  7. KARAGUL, K., AYDEMİR, E., TOKAT, S. (2016). Using 2- Opt Based Evolution Strategy for Travelling Salesman Problem. An International Journal of Optimization and Control: Theories & Applications (IJOCTA), 6, 103–113.
  8. MAVROVOUNIOTIS, M., YANG, S. (2013), Ant Colony Optimization with Immigrants Schemes for the Dynamic Travelling Salesman Problem with Traffic Factors. Applied Soft Computing, 13(10), 4023-4037, 2013.
  9. NURİYEVA, F., KIZILATEŞ, G. (2016), Gezgin Satıcı Problemi İçin Merkezden Kenarlara Hipersezgisel Yöntem. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 20 (2),319-323.
  10. ODILI, J. (2018), The Dawn Of Metaheuristic Algorithms. International Journal of Software Engineering and Computer Systems, 4(2), 49-61. Retrieved from http://journal.ump.edu.my/ijsecs/article/view/703.
  11. ODILI, J. B., KAHAR, M. N., NORAZIAH, A., ZARINA, M., UL HAQ, R. (2017), Performance Analyses of Nature-Inspired Algorithms on the Traveling Salesman’s Problems for Strategic