Gezgin satıcı problemlerinin çözümü için elektromanyetizma sezgiselinin uyarlanması
Adapting electromagnetism-like heuristics for solving travelling salesman problems
Yazar: BURAK TOPCU
Danışman: YRD. DOÇ. DR. VİLDAN ÖZKIR
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2014
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Günümüzde özellikle lojistik alanında karşılaşılan araç rotalama ve gezici satıcı problemi gibi karmaşık ve kombinatoryal problemlerin çözümünde, doğrusal modelleme gibi yöntemlerin dışında çeşitli yapay zeka yöntemleri ile birlikte farklı sezgisel algoritmalar da önerilmiştir. Özellikle araç rotalama problemlerinin çok kombinasyonlu yapısı çözüm yöntemlerinin seçiminde en önemli etkenlerden biridir. Bu sebeple matematiksel modellerin oluşturulmasının güç olduğu durumlarda kullanılan sezgisel algoritmalar stokastik ve iterasyonlu yapıları sayesinde optimal çözümün bulunmasında veya optimal çözüme yeterince yakınsanmasında büyük öneme sahiptirler. Amaç fonksiyonunu optimize etmek amacıyla bu sezgiseller tek başına kullanılabildikleri gibi farklı arama algoritmaları ve hatta farklı sezgisel algoritmalar ile melezlenerek de kullanılabilmekte ve bu sayede çözümü bulma yetenekleri de sürekli olarak geliştirilmektedir. Bu çalışmada ele alınan Elektromanyetizma Sezgisel Algoritması son yıllarda kullanılmaya başlanmış olup sürekli fonksiyonlar üzerinde optimizasyon amacı ile geliştirilmiştir. Öncelikle, bu algoritma çeşitli 3 boyutlu fonksiyonlar üzerinde test edilmiş ve uygun hesaplama zamanları içinde doğru çözümler verebildiği gözlemlenmiştir. Sürekli fonksiyonlar üzerinde alınan olumlu sonuçların ardından, günümüzde karşımıza çıkan çok parametreli, çok değişkenli, kesikli ve kısıtlı problemler üzerinde de çalışabilmesi için elektromanyetizma sezgisel algoritması Rassal Anahtar (Random Key) yöntemi ile birleştirilerek geliştirilen güncel mekanizma ile sıralama, atama, çizelgeleme,  araç rotalama gibi kesikli problemlerin çözümüne elverişli hale getirilmiştir. 
Kapasite kısıtsız bir gezici satıcı problemi üzerinde uygulanan algoritmanın uygun çözüm süresi içinde optimal sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir.

Abstract:
Nowadays, in order to solve such combinatorial and complicated problems like vehicle routing and sales traveling problems which are seen especially logistics fields, different heuristic algorithms and artificial intelligence methods are proposed as an alternative for mathematical programming methods. Especially, the multi combinational structure of vehicle routing problems is one of the most important factors in the choice of solving methods. Thus, owing to stochastic and iterative structure, meta-heuristic algorithms have a big practicality to find or converge the optimal solution in the situations when it is difficult to create mathematical model. Heuristics algorithms can be used solely to find the optimal value of objective function; however they can be applied by hybridizing them with different searching algorithms and different heuristics in order to develop their ability of finding optimal solution in different problem types. We handled Electromagnetism-like heuristic algorithms which is started to use in recent years. Actually, this algorithm has been introduced for global optimization problems. First, we applied this applied onto 3 dimensional functions and observed that this algorithm is successfully able to find the global optimum point in suitable computational times. After getting good results from continuous functions, this algorithm has been hybridized by integrating the Random Key mechanism in order to get it convenient to solve actual multi-parametric, multivariate, discrete and constrained optimization problems such as scheduling, sequencing, assignment, vehicle routing problems. 
The computational results have been showed that, the proposed Electromagnetism-like Algorithm gives good results on travelling salesman problems within suitable computational times with respect to different meta-heuristic algorithms.