Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightAlgoritma farklı düğüm sayıları için denenmiş ve elde edilen sonuçlar tartışılmıştır.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Çok etmenli sistemler (ÇES), karmaşık optimizasyon problemlerinin modellenmesi ve çözülmesi için etkin bir yol sunarlar. Bu çalışmada, Gezgin Satıcı Problemi (GSP)'ni çözmek için ÇES ve karınca kolonileri birlikte kullanılmıştır. Sistem benzetimi, etmen tabanlı bir programlama ortamı olan NetLogo ile gerçekleştirilmiştir. Problemin modellenmesi ve benzetimi için NetLogo'nun nasıl kullanılacağı kodlarla ayrıntılı olarak açıklanmıştır. Algoritma farklı düğüm sayıları için denenmiş ve elde edilen sonuçlar tartışılmıştır.
Abstract
Multi-agent systems (MAS) offer an effective way to model and solve complex optimization problems. In this study, MAS and ant colonies have been used together to solve the Travelling Salesmen Problem (TSP). System simulation has been realized with NetLogo which is an agent-based programming environment. It has been explained in detail with code examples that how to use NetLogo for modeling and simulation of the problem. Algorithm has been tested for different numbers of nodes and obtained results have been discussed.