Savunma yarıçaplı iki boyutlu ortogonal yerleşim problemleri için çok amaçlı genetik algoritma önerisi

Abstract

Yerleşim problemleri günlük hayatın farklı alanlarında karşılaşılan önemli en iyileme problemlerinden biridir. Tesis yerleşim problemleri, bazı lojistik problemleri ve kesme ve paketleme problemleri yerleşim problemlerine örnek gösterilebilir. Yerleşim problemleri NP-Hard bir yapıya sahiptir. Bu tip problemleri makul zamanda çözmek için son zamanlarda meta-sezgisel algoritmalar tercih edilmektedir. Bu tez çalışmasında yerleşim problemlerinin özel bir çeşidi olan ortogonal yerleşim problemi incelenmiştir. Bu problem için bu tez çalışmasında çok amaçlı bir model önerilmiştir. Önerilen model literatürden farklı olarak iki boyutlu sınırsız bir alanı ve savunma yarıçapı faktörünü kullanmaktadır. Önerilen model iki farklı metotla skalerleştirilmiş ve genetik algoritma ile çözülmüştür. Bir deneysel çalışma modelin tatmin edici sonuçlar elde ettiğini göstermiştir.Anahtar Kelimeler: Çok amaçlı optimizasyon, Genetik algoritma, Ortogonal yerleşim, Savunma yarıçapı.

Placement problems are one of the important optimization problems in the real world. Facility layout problems, some logistic problems, cutting and packaging problems can be given as an example of the placement problems. The placement problems have an NP-Hard structure. Meta-heuristic algorithms are recently preferred to solve such problems in an acceptable time. In this thesis, the orthogonal placement problem which is a special variation of placement problems has been investigated. A multi-objective model has been proposed for the orthogonal placement problem in this thesis. The proposed model, unlike the literature, uses a two-dimensional unlimited area and a defensive radius factor. The proposed model was scalarised by two different methods and solved by a genetic algorithm. An experimental study has shown that the model can obtain satisfactory results. Keywords: Multi-objective optimization, Genetic algorithm, Orthogonal placement, Defensive radius.