Makine öğrenmesi tabanlı karınca kolonisi optimizasyonu kullanarak araç rotalama
Vehicle routing using machine learning based ant colony optimization
Yazar: SİNAN KAMİLÇELEBİ
Danışman: DOÇ. DR. SUHAP ŞAHİN
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Araç yönlendirme problemi = Vehicle routing problem ; Gezgin satıcı problemi = Travelling salesman problem ; Karınca koloni algoritması = Ant colony algorithm ; Kümeleme = Clustering ; Makine öğrenmesi = Machine learning

Özet:
Araç rotalama problemleri uzun yıllardır akademik ortamda ve ticari hayatta ulaşım sektöründen savunma sanayisine birçok alanda kullanılan çok önemli bir araştırma konusudur. Ayrıca araç rotalama problemlerinin çözümü birçok farklı sektörün taşıma ve dağıtım maliyetlerinin azaltılması başta olmak üzere çok büyük fayda sağlamaktadır. Literatürdeki mevcut çalışmalar incelendiğinde NP zor bir problem olan araç rotalama problem çözümleri için ağırlıklı olarak kullanılan sezgisel ve meta-sezgisel yöntemlerin araç rotalama problemlerinin faklı çeşitlerine optimum bir çözüm sunmaması yeni
yaklaşım, model ve algoritma geliştirme çalışmalarına yön vermektedir. Bu nedenle bu çalışma kapsamında zaman bağımlı araç rotalama problemine, yapay zekanın bir uygulaması olan makine öğrenmesi algoritmaları ile birlikte karınca kolonisi optimizasyonu uygulanarak oluşturulan rota planı için optimum rotalar en kısa ve az maliyetle belirlenerek çözümler üretilmiştir. Üretilen bu çözümler literatürdeki bilinen kıyaslamalı örnekler üzerinde çalıştırılmış ve elde edilen tüm sonuçlar karşılaştırmalı bir şekilde detaylı olarak sunulmuştur. Yapılan karşılaştırmalarda en iyi performans gösteren makine öğrenmesi yönteminin LightGBM algoritması olduğu görülmüştür.

Çalışmada sezgisel optimizasyon problemlerini çözmek için makine öğrenimi ve karınca kolonisi optimizasyonu birleştirilerek literatüre gelişmiş yeni bir pratik yaklaşım sunulmuştur. Meta-sezgisel karınca koloni optimizasyonu veya diğer sezgisel yöntemlerle yapılan araç rotalama problemlerinin çözümü için makine öğrenmesi yöntemleri önerilmektedir. Çok yönlü olan çalışmamız hem bilimsel hem de endüstriyel alanda oldukça önemli olan çeşitli kombinatoryal optimizasyon problemlerine de uygulanabilecektir. Ayrıca araç rotalama problemlerinin çözümü için makine öğrenmesi ve karınca kolonisi optimizasyonunun birlikte kullanılması bu tez çalışması ile akademik
yazına kazandırılmıştır.

Abstract:
Vehicle routing problems are a very important research topic that has been used in many
fields from the transportation sector to the defense industry in academic and commercial
life for many years. In addition, the solution of vehicle routing problems provides great
benefits, especially reducing the transportation and distribution costs of many different
sectors. When the existing studies in the literature are examined, the fact that heuristic
and meta-heuristic methods, which are mainly used for vehicle routing problem solutions,
which is an NP difficult problem, do not provide an optimum solution to different types of vehicle routing problems, directs the development of new approaches, models and algorithms. Therefore, within the scope of this study, solutions have been produced to the time-dependent vehicle routing problem by determining the optimum routes for the route plan created by applying ant colony optimization together with machine learning algorithms, which is an application of artificial intelligence, by determining the shortest and least costly routes. These produced solutions were run on the known comparative examples in the literature and all the results obtained were presented in detail in a comparative way. In the comparisons, it was seen that the best performing machine learning method was the LightGBM algorithm.

In the study, an advanced new practical approach is presented to the literature by combining machine learning and ant colony optimization to solve heuristic optimization problems. Machine learning methods are suggested for solving vehicle routing problems made with metaheuristic ant colony optimization or other heuristic methods. Our versatile work can also be applied to various combinatorial optimization problems, which are very important in both scientific and industrial fields. In addition, the use of machine learning and ant colony optimization together for the solution of vehicle routing problems has been brought to the academic literature with this thesis.