K-gezgin satıcı probleminin emperyalist rekabetçi algoritması ile kümeleme tabanlı optimizasyonu
The cluster based optimization with the imperialist competitive algorithm of the k-traveling salesman problem
Yazar: OKTAY KÖSE
Danışman: PROF. DR. PAKİZE ERDOĞMUŞ
Düzce Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Hızla ilerleyen teknoloji ve insan ihtiyaçlarının çoğalması nedeniyle günlük yaşantıda zamanın önemi her geçen gün daha da artmaktadır. İnsanlar ihtiyaçlarını gidermenin yanında ihtiyaçlarına da bir an önce ulaşmayı hedeflemektedir. Gezgin Satıcı Problemi (GSP) de özellikle lojistik, ulaşım ve ürün tedarik alanların da kullanılan bir çözüm problemidir. Bu çalışma da Türkiye haritası üzerinde 81 il koordinatları ve iller arası mesafeler için matrisler oluşturularak, bu matrisler üzerinden yeni gelişmekte olan Emperyalist Rekabetçi Algoritması (ERA) ile en kısa tur bulunmaya çalışılmıştır. ERA ile bulunan en kısa tur, Benzetilmiş Tavlama Algoritması (BTA), Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) ve Karınca Kolonisi Algoritmaları (KKA) ile bulunan en kısa turlar işe karşılaştırılmıştır. Bu karşılaştırmalar turların harita üzerinde gösterimleri, toplam mesafe ve yolculuk süreleri ile sağlanmıştır.
Ayrıca zamanın önemli olmasından dolayı 81 il için tek tur yerine, bu illeri 7, 8 ve 9 kümeye ayırarak daha avantajlı sonuçlar bulunmuştur. Oluşturulan kümeler için küme merkezleri arası ve küme iç turları için GSP çözümlemesi yapılmıştır. Tüm bu çıkan sonuçlar Karayolları Genel Müdürlüğü (KGM) sayfasındaki iller arası mesafeler ve yolculuk süreleri açısından değerlendirilmiştir.

Abstract:
Due to the rapidly advancing technology and the increase in human needs, the importance of time in daily life is increasing day by day. In addition to meeting their needs, people aim to reach their needs as soon as possible.
The Traveling Salesman Problem (TSP) is a solution problem that is used especially in logistics, transportation and product procurement areas. In this study, by creating matrices for 81 provincial coordinates and distances between cities on the map of Turkey, it was tried to find the shortest tour with the new developing Imperialist Competitive Algorithm (ICA) through these matrices. The shortest tours found with ICA were compared with the shortest tours found with Simulated Annealing Algorithm (SAA), Particle Swarm Optimization (PSO) and Ant Colony Algorithms (ACA). These comparisons are provided by the representations of the tours on the map, the total distance and travel times. 
In addition, due to the importance of time, more advantageous results were found by dividing these provinces into 7, 8 and 9 clusters instead of a single tour for 81 provinces. TSP analysis was performed for cluster centers and cluster inbound rounds for the formed clusters. TSP analysis was performed for cluster centers and cluster inbound rounds for the formed clusters. All these results are evaluated in terms of distances and travel times between provinces on the General Directorate of Highways page.