Abstract
Bu çalışmada Kayseri’de bulunan bir market zinciri için ürün dağıtımlarının en düşük mesafe ve en düşük maliyet ile gerçekleştirilmesi hedeflenmiştir. Market şubeleri çok fazla olduğu için ürün dağıtımlarının farklı sıralamalar ile yapılması, sonucu oldukça etkilemektedir. Bu problem gezgin satıcı problemi şeklinde tanımlanmıştır. Gezgin satıcı problemi büyük boyutlu olduğunda polinom zaman içerisinde saf tam sayılı doğrusal programlama ile çözülememektedir. Bundan dolayı NP-zor bir problem türüdür. Bu yüzden çözüm için genetik algoritma kullanılmıştır. Genetik algoritma optimum çözümü garanti etmez fakat kabul edilebilir çözümler elde edebilir. Ayrıca bu çözümleri kısa bir zaman içerisinde elde eder. Elde edilen çözüm optimum olmasa bile kabul edilebilir seviyededir. Bu çalışmada Kayseri’deki 61 adet market için genetik algoritma ile bir rota oluşturulmuştur. Klasik genetik algoritmaya ilave olarak son yıllarda çıkan genetik algoritma varyasyonları kullanılmıştır. Tüm bu algoritmalar sonucunda bütün marketleri dolaşmak için yaklaşık 80 kilometrelik bir mesafe elde edilmiştir. Elde edilen çözüm incelendiğinde gayet iyi bir rota olduğu gözlemlenmiştir.
Publisher
Osmaniye Korkut Ata Universitesi
Subject
General Agricultural and Biological Sciences
Reference47 articles.
1. Agrawal M., Jain V. Applying improved genetic algorithm to solve travelling salesman problem. Second International Conference on Inventive Research in Computing Applications (ICIRCA), 15-17 Haziran 2020, Coimbatore, Hindistan.
2. Alkafaween E., Hassanat A.B., Tarawneh S. Improving initial population for genetic algorithm using the multi linear regression based technique (MLRBT). Communications-Scientific Letters of the University of Zilina 2021; 23 (1): 1–10.
3. Ç. Özkır V., Topçu B. Application of the random key based electromagnetism-like heuristic for solving travelling salesman problems. Pamukkale University Journal of Engineering Sciences 2018; 24 (1): 76–82.
4. Cansiz O.F., Göçmen S. Distance analysis of multimodal transportation based on traveling salesman problem with particle swarm optimization method. International Journal of Advanced Engineering Research and Science 2018; 5 (6): 264138.
5. Cheng B., Lu H., Huang Y., Xu K. Particle swarm optimization algorithm based on self-adaptive excellence coefficients for solving traveling salesman problem. Journal of Computer Applications 2017; 37 (3): 750–754.
Cited by
3 articles.
订阅此论文施引文献
订阅此论文施引文献，注册后可以免费订阅5篇论文的施引文献，订阅后可以查看论文全部施引文献