Gezgin satıcı problemi için veri madenciliği tabanlı sezgisel bir yaklaşım
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
Bu tez çalışmasında veri madenciliği yardımıyla, birçok alanda yaygın olarak kullanılan Gezgin Satıcı Probleminin (G.S.P) çözümü üzerinde durulmuştur. Bu çalışma da amaç, veri madenciliğinin, G.S.P üzerinde nasıl performans göstereceğini araştırmaktır. Bu kapsamda Simetrik Gezgin Satıcı Probleminde(S.G.S.P), literatürde iyi bilinen bazı test problemi için uygun parametreler kullanılarak, rassal üretilen verilerle veri madenciliği yaklaşımı denenmiştir. Bulunan en iyi çözümler, bu çözümlerin süreleri ve optimumdan sapmaları belirlenmiştir. Veri madenciliği yaklaşımı ile bulunan en iyi çözümlere yerel arama uygulanarak çözüm performansı arttırılmaya çalışılmıştır. Elde edilen sonuçlar, ilgili problemin optimum sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Veri madenciliği yaklaşımının, 300 şehirden az şehirli tüm gezgin satıcı problemlerinde oldukça iyi sonuçlar verdiği görülmüştür. This thesis observed to solve travelling salesman problem with data mining method. This work has been made to examine;how data mining methods will performance to solve T.S.Ps. Symmetric Travelling Sallesman Problems(S.T.S.P) has been tried to answered with data mining approach using random data. Suitable parameters were used on well known test problems. The best solutions which implemented local search, were found by data mining approach. Thus, the performance of the results are improved. The gathered results from our study, are compared with the optimum results of the related problem. It is seen that data mining approach gives good results at all travelling salesman problems which has less than 300 cities.
Collections