Gezgin satıcı problemi tabanlı bir sistemin dinamik bulanık genetik algoritmalar ile optimizasyonu
Optimisation of a traveling salesman based system with dynamic fuzzy genetic algorithms
Yazar: ERDİNÇ KURUCA
Danışman: PROF. DR. HÜSEYİN BAŞLIGİL
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2009
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Analitik hiyerarşi süreci = Analytical hierarchy process ; Bulanık mantık = Fuzzy logic ; Genetik algoritma tekniği = Genetic algorithm technique

Özet:
Günümüzde hem teorik hem de uygulamaya yönelik problemler gittikçe karmaşıklaşmaktadır. Bu durum problemlerin klasik yöntemlerle çözülmesini zorlaştırmaktadır. Buna karşın gittikçe gelişen bilgisayar teknolojisinin de yardımıyla hesap temelli çözümlere bir alternatif olarak doğrudan arama teknikleri geliştirilmiştir. Bu yöntemlerin en yaygın kullanılanı Genetik Algoritmalardır. Genetik algoritmalar doğrudan optimum sonucu bulmazlar fakat çözüm uzayında optimum çözümü hızlı ve etkin bir biçimde ararlar. Böylece optimum çözümün bulunması için geçecek zaman göz önünde bulundurulduğunda yeterli derecede iyi sonuçları hızlı bir biçimde sağlarlar.Günümüz problemlerinin bir diğer özelliği ise zaman kısıtıdır. Problemler tanımlanırken ve çözülürken en optimum çözüm ve en doğru tanımlama, harcanan zaman göz önüne alındığında gereklilik arz etmeyebilmektedir. Bu bağlamda problemlerin net değerler ile tanımlanması artık bir zorunluluk değildir. Bu zorunluluğu ortadan kaldıran yöntem Bulanık Mantık'tır. Bulanık mantıkta klasik mantıkta olduğu gibi 1-0 gibi tanımlamalar yerine bu tanımlamalara üyelik miktarlarını gösteren üyelik fonksiyonları söz konusudur.Bu iki yöntemin birlikte kullanılması ile Bulanık Genetik Algoritmalar ortaya çıkmıştır. Bu yöntem karmaşık problemlerin hem tanımlanmasını hem de optimizasyonunu kolaylaştırmaktadır.Bu çalışmada Bulanık Genetik Algoritmaların örnek bir dinamik kargo problemine uygulanması incelenmektedir. Bu problem klasik bir öncelik kısıtlı Gezgin Satıcı Problemi olarak tanımlanmıştır.

Abstract:
Currently, both theoretical and practical problems are getting more complex day by day. As a result solving problems with the classical calculation based methods are getting harder. However, by the help of rapidly growing computer technology, direct search algorithms are developed as an alternative to the calculation based methods. Genetic Algorithm is one of the most common direct search algorithms. Genetic Algorithms do not directly finds the optimal solution, however they quickly search the solution space for optimal solutions. They generally find out reasonable solutions in a short time comparing necessary time required to find out the exact solution.Another characteristic of the current problems is the time constraint. The exact solution and the exact description of the problem may not be a requirement comparing the time necessary for the calculations. As a result problems may not have to be defined in distinct values. The method eliminates this necessity is called Fuzzy Logic. In contrast with the classical logic, in fuzzy logic there is no definition like 0-1, though there are membership functions which show the membership values of these definitions.The integration of these two methods is called the Fuzzy Genetic Algorithms. This new method both simplifies the definition and the optimization of complex problems and also approaches the computer solution of the problem to the basis of human thinking.In this study, Fuzzy Genetic Algorithms is applied to a sample dynamic cargo distribution problem. This problem is defined as a classical Travelling Salesman Problem with precedence constraint.