Gezgin satıcı problemlerinin çözümü için elektromanyetizma sezgiselinin uyarlanması

Abstract

Günümüzde özellikle lojistik alanında karşılaşılan araç rotalama ve gezici satıcı problemi gibi karmaşık ve kombinatoryal problemlerin çözümünde, doğrusal modelleme gibi yöntemlerin dışında çeşitli yapay zeka yöntemleri ile birlikte farklı sezgisel algoritmalar da önerilmiştir. Özellikle araç rotalama problemlerinin çok kombinasyonlu yapısı çözüm yöntemlerinin seçiminde en önemli etkenlerden biridir. Bu sebeple matematiksel modellerin oluşturulmasının güç olduğu durumlarda kullanılan sezgisel algoritmalar stokastik ve iterasyonlu yapıları sayesinde optimal çözümün bulunmasında veya optimal çözüme yeterince yakınsanmasında büyük öneme sahiptirler. Amaç fonksiyonunu optimize etmek amacıyla bu sezgiseller tek başına kullanılabildikleri gibi farklı arama algoritmaları ve hatta farklı sezgisel algoritmalar ile melezlenerek de kullanılabilmekte ve bu sayede çözümü bulma yetenekleri de sürekli olarak geliştirilmektedir. Bu çalışmada ele alınan Elektromanyetizma Sezgisel Algoritması son yıllarda kullanılmaya başlanmış olup sürekli fonksiyonlar üzerinde optimizasyon amacı ile geliştirilmiştir. Öncelikle, bu algoritma çeşitli 3 boyutlu fonksiyonlar üzerinde test edilmiş ve uygun hesaplama zamanları içinde doğru çözümler verebildiği gözlemlenmiştir. Sürekli fonksiyonlar üzerinde alınan olumlu sonuçların ardından, günümüzde karşımıza çıkan çok parametreli, çok değişkenli, kesikli ve kısıtlı problemler üzerinde de çalışabilmesi için elektromanyetizma sezgisel algoritması Rassal Anahtar (Random Key) yöntemi ile birleştirilerek geliştirilen güncel mekanizma ile sıralama, atama, çizelgeleme, araç rotalama gibi kesikli problemlerin çözümüne elverişli hale getirilmiştir. Kapasite kısıtsız bir gezici satıcı problemi üzerinde uygulanan algoritmanın uygun çözüm süresi içinde optimal sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir.