Bir Hibrid Deve Gezgin Davranışı Algoritmasının Gezgin Satıcı Problemi için Uygulaması

Authors : Mehmet Fatih DEMİRAL

Pages : 725-735

Doi:10.21205/deufmd.2022247204

View : 13 | Download : 7

Publication Date : 2022-09-19

Article Type : Research Paper

Abstract :Deve gezgin davranışı algoritması (CA) 2016 yılında Mohammed Khalid Ibrahim ve Ramzy Salim Ali tarafından önerilmiş, doğadan ilham alan bir meta-sezgiseldir. Bilimsel literatürde CA’ nın performansını ölçen birkaç çalışma bulunmaktadır. CA literatürde global optimizasyon ve mühendislik problemlerine uygulanmıştır. CA’ nın global optimizasyonda parçacık sürü optimizasyonu ve genetik algoritmadan daha iyi performans sergilediği gösterilmiştir. Buna karşın, bu algoritma gezgin satıcı probleminde olduğu gibi kombinatoryal optimizasyonda düşük kaliteli çözümler vermektedir. Bunun yanında, değiştirilmiş deve algoritması mühendislik alanında uygulanmıştır ve CS, PSO, CA’ dan daha iyi olduğu ortaya koyulmuştur. Bu sebeple, CA’ nın tur oluşturucu bir sezgiselle (En yakın komşu algoritması-NN) hibrid edilerek iyileştirilmesi ihtiyacı bulunmaktadır. Bu karşılaştırmalı uygulamada, 29-195 arasında değişen boyutlarda şehir içeren 13 küçük ve orta ölçekli veriseti kullanılmıştır. Sonuçlar, hibrid algoritmanın (HA), tabu arama (TS), GA, CA, ve karınca sistemine (AS) göre wi29, eil76, pr76, ve rat99 dışında bütün verisetlerinin %70 inde daha üstün olduğunu göstermektedir. Çalışmada, detaylı bir analiz verilerek en iyi, en kötü, ortalama çözümler, standard sapma, ve ortalama CPU zamanları sunulmaktadır. Metrikler, ayrıca hibrid meta-sezgiselin kabul edilebilir çözümleri bulmada 64% performans sergilediğini vurgulamaktadır. Sonuç olarak, hibrid algoritma küçük ve orta ölçekli verisetlerinde diğer test algoritmalarına kıyasla kesikli problemi daha kısa hesaplama zamanlarında çözmektedir.
Keywords : Deve Algoritması, Hibrid Algoritma, Meta sezgiseller, Gezgin Satıcı Problemi