Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 ASOS INDEKS
 Görüntüleme 23
Yerel Arama Bölümü Güncellenmiş Arı Algoritması ile Gezgin Satıcı Problemi Optimizasyonu
2023
Dergi:  
Zeki Sistemler Teori ve Uygulamaları Dergisi
Yazar:  
Özet:

Klasik optimizasyon yöntemleri ile çok sayıda bağlantıya sahip gezgin satıcı problemlerinin çözülebilmesi zordur. Bu kapsamda, aramalarını optimum bir çözüme yönlendiren meta-sezgisel algoritmalar tercih edilmektedir. Bu çalışmada, bu meta-sezgisel algoritmalardan biri olan ve bal arılarının yiyecek arama yöntemlerinden esinlenerek geliştirilen Arı Algoritması incelenmiştir. Çalışmanın amacı, Arı Algoritmasının gezgin satıcı problemlerinin çözümüne yönelik etkinliğinin artırılmasıdır. Klasik Arı Algoritması içerisine Değişken Çoklu Ekleme operatörü eklenmiş ve yakın komşuluk bölgeleri içerisinde arama yapılarak, farklı gezgin satıcı problemleri için testler yapılmıştır. Yapılan testler sonucunda bu algoritma ile literatürdeki diğer Arı Algoritmalarına göre çok daha iyi sonuçlar elde edildiği görülmüştür. Geliştirilen algoritma ile 100 şehirlik problemlerde sapma değerleri %1,40-2,80 aralığından %0,11-0,50 aralığına ve 200 şehirlik problemlerde de %8,10-9,67 aralığından %2.00-2,79 aralığına indirildiği gözlemlenmiştir.

Anahtar Kelimeler:

Traveling Salesman Problem Optimization With Local Search Section Updated Bees Algorithm
2023
Yazar:  
Özet:

Solving traveling salesman problems with many connections with classical optimization methods is challenging. In this context, meta-heuristic algorithms that direct their searches to an optimum solution are preferred. In this study, the Bee Algorithm, one of these meta-heuristic algorithms inspired by the foraging methods of honey bees, was examined. The study aims to increase the Bees Algorithm's effectiveness in solving traveling salesman problems. The Variable Multiple Insertion operator has been added to the Classical Bee Algorithm, and optimizations have been made for different traveling salesman problems by searching within close neighborhood regions. As a result of the tests, it was seen that much better results were obtained with this algorithm compared to other Bee Algorithms in the literature. The algorithm has reduced from 1.40-2.80% to 0.11-0.50% in problems of 100 cities and from 8.10-9.67% to 2.00-2.79% in issues of 200 cities.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler




Zeki Sistemler Teori ve Uygulamaları Dergisi

Dergi Türü :   other

Zeki Sistemler Teori ve Uygulamaları Dergisi