Using modified grey wolf optimization to solve traveling salesman problem

Abstract

Ağın ana sorunu, yanlış tasarımların ve yanlış bağlantının maliyet etki sorunları ve ağ verimliliği gibi büyük sorunlara yol açmasıdır. Bunların en ünlüsü, çeşitli ağ türleri için hala bir sorun olarak görülen Fiber Optik ağ sorunlarıdır. Seyahat Satıcılarının Sorunu (TSP), bugün optimizasyona bağlı olarak bu tür bir sorunu çözmek için en geleneksel yöntemlerden biridir. Modifiye edilmiş algoritmalar, hayvan bazlı TSP sorunlarını çözmek için en becerikli ve etkili yollardan biri olarak kabul edilebilir. Gri Kurt Optimizasyonu (GWO) ve Genetik Algoritma (GA), bu çalışmayı TSPLIB tipi konular üzerinde yoğunlaştırmaktadır. Bu çalışma Gray Wolf Optimization ile büyük umut vaat eden bir performans gösterdi ve genetik algoritmadan daha iyiydi.

The main problem of the network is that the wrong designs and incorrect connection lead to major problems such as cost impact problems and network efficiency, the most famous being Fiber Optical network problems that still considered a problem for various types of networking. Travel Salesmen's Problem (TSP) is one of the most traditional methods for solving this type of problem, depending today on optimization. Modified algorithms may be regarded as one of the most resourceful and effective ways to solve animal-based TSP problems. Grey Wolf Optimization (GWO) and Genetic Algorithm (GA) focuses this paper on TSPLIB-type issues. This work showed a greatly promising performance with Gray Wolf Optimization and was better than the genetic algorithm.