BENZETİMLE ENİYİLEME İÇİN ÇOKLU META-SEZGİSELLER

Authors : Serdar BOZOĞLAN, Murat MGÜNAL

Pages : 13-31

View : 40 | Download : 15

Publication Date : 2014-04-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Benzetim ile eniyileme iki yöneylem araştırması yönteminin mutlu bir evliliğidir. Son on yılda bu alandaki araştırmalar ivme kazanmış ve birçok araştırmacı Benzetimle Eniyileme insert ignore into journalissuearticles values(BE); alanına ilgi göstermiştir. Bu ilginin sonucu olarak yeni yöntemler de geliştirilmiştir. Hemen hemen bütün ticari benzetim yazılımları bir çeşit BE modülü içermektedir. Genel olarak bu modüller meta-sezgisel yöntemleri kullanmaktadır ancak analizcinin yöntem seçimine izin vermemektedir. Meta sezgisel yöntemlerin problem tipine bağlı olarak performansları değişebilir ve bu nedenle de yöntem seçimi önemlidir. Bu makalede bu açığı doldurmayı hedefliyoruz ve açık kaynak kodlu Java tabanlı bir BE kod kütüphanesi sunuyoruz. Kütüphane üç meta sezgisel; Genetik algoritma, yasaklı arama, simulated annealing, ve üç sıralı aramalı algoritma; parçalı ve tam sıralı aramalı, ve yeni bir komşuluk tabanlı sezgisel yöntemi içermektedir. Benzetim tarafında ise açık kaynak kodlu ve olay tabanlı bir kütüphane olan Simkit kullanılmıştır. Uygulama olarak hayali bir eniyileme problemi tanımlanmış ve algoritmalar karşılaştırılmıştır. Çalışmanın sonuçları BE’de çoklu meta sezgisellere sahip olmanın potansiyel faydalarını göstermiştir.
Keywords : Benzetim, Eniyileme, Sezgisel yöntemler, yasaklı arama, genetic algoritma

ORIGINAL ARTICLE URL