Gezgin satıcı probleminin karınca kolonisi algoritması ile çözüm performansının arttırılmasında parametre optimizasyonu
Parameter optimization to increase solution performance of travelling Salesman problem by using ant colony algorithm
Yazar: KUMRU AKŞEHİR
Danışman: DOÇ. DR. TALAT ŞENEL
Ondokuz Mayıs Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
Endüstriyel problemlerin çözümünde kullanılan sezgisel yöntemlerin önde
gelenlerinden biri de "Karınca Kolonisi Algoritmasıdır" . Karıncalar bir yol
seçmeleri gerektiği zaman bu seçimi alternatif yollar üzerine bırakılmış olan feromon
madde yoğunluğuna göre belirlemektedirler ve karıncaların bu hareketleri merkezi
bir kontrol ile sağlanmamaktadır. Karınca kolonisi optimizasyonu, gezgin satıcı
problemi gibi çözümü karışık kombinatoryal optimizasyon problemleri için umut
verici bir optimizasyon tekniğidir. Karınca koloni optimizasyonu birçok
kombinatoryal optimizasyon problemlerine başarıyla uygulanmıştır. Bu çalışma NP-
hard olarak bilinen simetrik gezgin satıcı probleminin karınca kolonisi algoritması ile
çözüm performansının arttırılmasında deney tasarımı ile ilgilidir.
Uygulamada illere ait ilçeler arası mesafe matrisi oluşturuldu. Simetrik gezgin satıcı
problemi Matlab programlama dilinde karınca kolonisi algoritması kullanılarak
çözüldü. Karınca kolonisi algoritmasının optimum veya optimuma yakın çözüme
ulaşma performansını etkileyen parametrelere ait faktör seviyeleri belirlendi.
Deneyler Taguchi ortogonal düzleminde Minitabprogramlama dilinde yapıldı.
Faktörlerin sonuçlara etkisi varyans analizi (Anova) yardımıyla bulundu. Karınca
kolonisi algoritması performansını etkileyen parametre değişimlerinin en kısa
mesafenin bulunmasına yönelik performansı üzerindeki etkileri incelendi. Karınca
kolonisi algoritmasının çözüm performansını artıracak parametre setleri önerilmeye
çalışıldı.

Abstract:
Ant colony algorithm is one of the leading heuristic methods used to solve industrial
problems. Many species of ant is almost blind. When the ants have to choose a path
that selection according to the density of pheromone deposited on alternative ways to
formulate and this movements of ants are not provided with a central control
system.Ant colony optimization is a promising optimization technique for solution of
combinatorial optimization problems such as traveling salesman problem. Ant
colony optimization has been successfully applied in many combinatorial
optimization problems.
This study is about the experimental design in improving solution performance by
using ant colony optimization algorithm of the problem of symetric travelling
salesman problem which is know as NP-Hard problem.In practice, a distance matrix
formed between the districts of provinces. The symmetric travelling salesman
problem was solved using the ant colony algorithm in the Matlab programming
language. The factor levels of the parameters affecting the optimal or near optimal
solution reach performance of the ant colony algorithm were determined. The
experiments were performed in the Minitab programming language on the
orthogonal plane of Taguchi .The effect of the factors on the results was found by the
analysis of variance (ANOVA).The effects on the performance of the parameter
exchanges affecting the performance of the ant colony algorithm for finding the
shortest distance have been studied. We tried to propose parameter sets that would
improve the solution performance of the ant colony algorithm.