Traveling salesman problem: Herustics and empirical evaluation

Abstract

Bu tezde Simetrik Gezgin Satıcı Problemine (GSP) probleminin optimum sezgisel çözümüne yönelik olarak farklı bakış açılarıyla 3 farklı algoritma (Yakın Çift, Solucan, Örümcek Ağı) geliştirilmiştir. Geliştirilen algoritmalar farklı veri kümeleri ile Uzaklık Oranı ve Hedef üzerinden test edilmiştir. Çalışma süreleri ve çözümün değerleri karşılaştırılmıştır.Bu kapsamda algoritmaların geliştirilmesi ve iyileştirmesi için aşamalı bir değerlendirme yöntemi kullanılmıştır. Her bir değerlendirme aşamasında sonuçlar kaydedilerek bir aday algoritma elenmiştir. Sonuçta, iyileştirilmiş Örümcek Ağı algoritması bu yarışın galibi olmuştur.

In this thesis, three different algorithms with different perspectives (Close Couple, Worm, and Spider Web) has been developed to solve the Symmetric Traveling Salesman (TSP) heuristically. Improved algorithms with different data sets Distance Rate, Target have been tested. The running time and value of the solution have been compared.In this context, several steps of evaluation were used for the comparison and improvement of algorithms. After each evaluation step, one candidate algorithm is eliminated. Eventually, an improved version of the Spider Web algorithm is the winner of this contest.