KAPASİTE KISITLI ARAÇ ROTALAMA PROBLEMLERİNDE BAŞLANGIÇ ROTALARININ KURULMASI İÇİN YENİ BİR ALGORİTMA

Authors : Erdal AYDEMİR, Kenan KARAGÜL, Sezai TOKAT

Pages : 215-226

Doi:10.21923/jesd.60313

View : 15 | Download : 7

Publication Date : 2016-12-26

Article Type : Research Paper

Abstract :Kapasiteli araç rotalama problemi NP-Zor problem sınıfında yer alır ve gerçek hayat uygulamalarında kesin yöntemlerle çözümün bulunması genellikle olurlu değildir. Bundan dolayı, sezgisel veya stokastik yöntemler seçeneği çözüm aracı olarak kullanılır. Bu tür algoritmaların ise çözüm kaliteleri doğrudan başlangıç çözüm uzayı ile ilgilidir. Genetik algoritmalar uyarlamalı, stokastik ve evrim kuramındaki doğal seçim ve genetik bilgiden ilham alan sezgisel bir arama algoritmasıdır. Bu çalışmada, Newton’un çekim yasasını temel alan bir algoritma önerilmiştir ve GA başlangıç popülasyonunu elde etmek ve başarımını iyileştirmek amacı ile kullanılmıştır. Önerilen algoritma araç rotalama problemleri için başlangıç çözümleri üretmektedir. Augerat vd. insert ignore into journalissuearticles values(1995); tarafından geliştirilen A, B ve P grupları olarak ifade edilen 74 adet kapasiteli araç rotalama test problemi üzerinde önerilen algoritma koşturulmuştur. Sırasıyla A, B ve P grupları için bilinen en iyi sonuçlardan, grupların ortalama sapmaları %37.95, %32.10 ve %31.45 olarak elde edilmiştir. Daha sonra, permütasyon kodlamalı genetik algoritma, sırasıyla 0.9 ve 0.1 olasılığına sahip tek nokta çaprazlama, mutasyon, 1000 nesil ve 10 kez çalıştırılmak üzere tasarlanmış ve permütasyon kodlamalı genetik algoritma için başlangıç uzayı olarak önerilen yöntemin ürettiği çözümler kullanılmıştır. Genetik algoritma ile elde edilen sonuçların gruplar için bilinen en iyi çözümlerin ortalamalarından ortalama sapma seviyeleri sırasıyla %7.15, %4.33 ve %6.33 olarak elde edilmiştir.
Keywords :