Gezgin satıcı problemi tabanlı bir sistemin dinamik bulanık genetik algoritmalar ile optimizasyonu

Abstract

Günümüzde hem teorik hem de uygulamaya yönelik problemler gittikçe karmaşıklaşmaktadır. Bu durum problemlerin klasik yöntemlerle çözülmesini zorlaştırmaktadır. Buna karşın gittikçe gelişen bilgisayar teknolojisinin de yardımıyla hesap temelli çözümlere bir alternatif olarak doğrudan arama teknikleri geliştirilmiştir. Bu yöntemlerin en yaygın kullanılanı Genetik Algoritmalardır. Genetik algoritmalar doğrudan optimum sonucu bulmazlar fakat çözüm uzayında optimum çözümü hızlı ve etkin bir biçimde ararlar. Böylece optimum çözümün bulunması için geçecek zaman göz önünde bulundurulduğunda yeterli derecede iyi sonuçları hızlı bir biçimde sağlarlar.Günümüz problemlerinin bir diğer özelliği ise zaman kısıtıdır. Problemler tanımlanırken ve çözülürken en optimum çözüm ve en doğru tanımlama, harcanan zaman göz önüne alındığında gereklilik arz etmeyebilmektedir. Bu bağlamda problemlerin net değerler ile tanımlanması artık bir zorunluluk değildir. Bu zorunluluğu ortadan kaldıran yöntem Bulanık Mantık'tır. Bulanık mantıkta klasik mantıkta olduğu gibi 1-0 gibi tanımlamalar yerine bu tanımlamalara üyelik miktarlarını gösteren üyelik fonksiyonları söz konusudur.Bu iki yöntemin birlikte kullanılması ile Bulanık Genetik Algoritmalar ortaya çıkmıştır. Bu yöntem karmaşık problemlerin hem tanımlanmasını hem de optimizasyonunu kolaylaştırmaktadır.Bu çalışmada Bulanık Genetik Algoritmaların örnek bir dinamik kargo problemine uygulanması incelenmektedir. Bu problem klasik bir öncelik kısıtlı Gezgin Satıcı Problemi olarak tanımlanmıştır.