Zaman kısıtı altında takım oryantiring problemlerinin Yapay Arı Kolonisi yaklaşımı ile çözümü
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
İnsanoğlu, insanlık var olduğundan bu yana karmaşık dünya problemleri ile mücadele etmek zorunda kalmıştır. Bu problemlerle başa çıkabilmek için birçok optimizasyon tekniği vardır ve her geçen gün araştırmacılar tarafından yeni teknikler geliştirilmektedir. Sürü zekâsı temelli olan Yapay Arı Kolonisi(YAK) bu tekniklerden birisidir. Meta-sezgisel bir teknik olan YAK, arıların yuvalarına besin taşımalarının gözlemlenmesi ile ortaya çıkmış ve arı kolonilerinden esinlenilmiş bir tekniktir. Bu çalışmada zaman kısıtı altında takım oryantiring problemi literatürde yer alan örnek problemlere uygulanacaktır. Daha önce İteratif Yerel Arama(IYA), Değişen Komşuluk Araması(DKA), Hızlı Tavlama Benzetimi(HTB) ve Yavaş Tavlama Benzetimi(YTB) teknikleri ile elde edilmiş olan sonuçlar YAK ile elde edilmiş olan sınama sonuçları ile karşılaştırılacaktır. Yapılan çalışmalar YAK ile elde edilen sonuçların IYA, DKA, HTB ve YTB ile elde edilen sonuçlar kadar iyi olduğunu göstermektedir.Anahtar Kelimeler: Sürü Zekâsı, Yapay Arı Kolonisi, Meta-Sezgisel, İteratif Yerel Arama, Değişken Komşuluk Araması, Hızlı Tavlama Benzetimi, Yavaş Tavlama Benzetimi Human being have to tackle with the complex real world problems throughout the existence of humanity. There are many optimization techniques to deal with these problems and advancing more techniques day by day by the researchers. Artificial Bee Colony(ABC) is one of them and a Swarm Intelligence(SI) based approach. ABC is a meta-heuristic method that was inspired by honey bee colonies and based on observing the nourishment behaviour of honey bees. In this study Team Orienteering Problem with Time Windows(TOPTW) test instances which take part in the literature will be evaluated by using ABC. The ABC test results will be compared Iterated Local Search(ILS), Variable Neighbourhood Search(VNS), Fast Simulated Annealing(FSA) and Slow Simulated Annealing(SSA) techniques. Numerical experiments show that ABC is very competitive and have good results when compared with the ILS,VNS,FSA and SSA techniques.Key Words: Swarm Intelligence, Artificial Bee Colony, Meta-Heuristic, Iterated Local Search, Variable Neighbourhood Search, Fast Simulated Annealing, Slow Simulated Annealing
Collections