Particle swarm optimization for p-median problems

Abstract

Bu tezde, p-median problem için yeni bir parçacık sürü optimizasyonu (DPSO) önerilmiştir. Önerilen algoritmada klasik Parçacık Sürüsü Optimizationunun (PSO) bütün karakteristikleri olmasına rağmen, algoritmanın arama stratejisi farklıdır. Algoritma, talep noktaları ve tesislerin arasında mesafeyi en aza indirme amacı ile p-median problemine uygulanmıştır. Bunun dışında literatürde bulunan Sürekli Parçacık Sürü optimizasyonundan farklı bir Sürekli Parçacık Sürü optimizasyonunu önerilmiştir. Önerilen iki algoritmanın sonuçları literatürde bulunan başka algoritmaların sonuçları ile karşılaştırılmış ve daha iyi olduğu görülmüştür.

In this work, a discrete particle swarm optimization algorithm (DPSO) is proposed for the p-median problem. Although the algorithm has all major characteristics of the classical particle swarm optimization (PSO), the search strategy of the algorithm is different. The algorithm is applied to the p-median problem with the objective of minimizing distance between demand points and facilities. A novel proposed continuous particle swarm optimization (NCPSO) algorithm for p-median problem is introduced as well. The results of both algorithms are compared against each other. And the performance of proposed DPSO is compared with against other algorithms in literature, Neural model, Reduced Variable Neighborhood Search and Simulated Annealing. The experiments have shown that the proposed algorithm results in better performance.