Gezgin Satıcı Probleminin Karınca Kolonisi Algoritması ile Çözüm Performansının Arttırılmasında Parametre Optimizasyonu

Abstract

Endüstriyel problemlerin çözümünde kullanılan sezgisel yöntemlerin önde gelenlerinden biri de 'Karınca Kolonisi Algoritmasıdır' . Karıncalar bir yol seçmeleri gerektiği zaman bu seçimi alternatif yollar üzerine bırakılmış olan feromon madde yoğunluğuna göre belirlemektedirler ve karıncaların bu hareketleri merkezi bir kontrol ile sağlanmamaktadır. Karınca kolonisi optimizasyonu, gezgin satıcı problemi gibi çözümü karışık kombinatoryal optimizasyon problemleri için umut verici bir optimizasyon tekniğidir. Karınca koloni optimizasyonu birçok kombinatoryal optimizasyon problemlerine başarıyla uygulanmıştır. Bu çalışma NP- hard olarak bilinen simetrik gezgin satıcı probleminin karınca kolonisi algoritması ile çözüm performansının arttırılmasında deney tasarımı ile ilgilidir. Uygulamada illere ait ilçeler arası mesafe matrisi oluşturuldu. Simetrik gezgin satıcı problemi Matlab programlama dilinde karınca kolonisi algoritması kullanılarak çözüldü. Karınca kolonisi algoritmasının optimum veya optimuma yakın çözüme ulaşma performansını etkileyen parametrelere ait faktör seviyeleri belirlendi. Deneyler Taguchi ortogonal düzleminde Minitabprogramlama dilinde yapıldı. Faktörlerin sonuçlara etkisi varyans analizi (Anova) yardımıyla bulundu. Karınca kolonisi algoritması performansını etkileyen parametre değişimlerinin en kısa mesafenin bulunmasına yönelik performansı üzerindeki etkileri incelendi. Karınca kolonisi algoritmasının çözüm performansını artıracak parametre setleri önerilmeye çalışıldı.

Ant colony algorithm is one of the leading heuristic methods used to solve industrial problems. Many species of ant is almost blind. When the ants have to choose a path that selection according to the density of pheromone deposited on alternative ways to formulate and this movements of ants are not provided with a central control system.Ant colony optimization is a promising optimization technique for solution of combinatorial optimization problems such as traveling salesman problem. Ant colony optimization has been successfully applied in many combinatorial optimization problems. This study is about the experimental design in improving solution performance by using ant colony optimization algorithm of the problem of symetric travelling salesman problem which is know as NP-Hard problem.In practice, a distance matrix formed between the districts of provinces. The symmetric travelling salesman problem was solved using the ant colony algorithm in the Matlab programming language. The factor levels of the parameters affecting the optimal or near optimal solution reach performance of the ant colony algorithm were determined. The experiments were performed in the Minitab programming language on the orthogonal plane of Taguchi .The effect of the factors on the results was found by the analysis of variance (ANOVA).The effects on the performance of the parameter exchanges affecting the performance of the ant colony algorithm for finding the shortest distance have been studied. We tried to propose parameter sets that would improve the solution performance of the ant colony algorithm.