Kuadratik atama problemine yeni bir melez karınca kolonisi optimizasyon algoritması önerisi
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2020
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Çukurova Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Günümüzde işletmeler çok farklı tiplerde karar problemleri ile uğraşmak durumundadırlar. Kuadratik atama problemi ise işletmelerin karşılaştıkları bu tip problemlerin birçoğu için model olarak kullanılabilmektedir. Problem, aralarında iş akışı bulunan aktivite merkezlerinin lokasyonlara yerleştirilmesi olarak ifade edilebilmektedir. Problemin modelinde doğrusal olmayan fonksiyonlar ve tam sayılı değişkenler bulunması sebebiyle çözümünde yaklaşık iyi çözümler üreten sezgisel yaklaşımlar çoğunlukla tercih edilmektedir. Çalışma kapsamında, kuadratik atama problemi için Karınca Kolonisi Optimizasyon Algoritması ile yerel arama birleşiminden yeni bir melez sezgisel algoritma geliştirilmiştir. Önerilen yaklaşım, farklı yerel arama metotları ile hibritleştirilmiş algoritmalarla ve klasik sezgisel yaklaşımla kuadratik atama probleminin çözümünde örnek problemler üzerinden kıyaslanmıştır. Yöntemlerden elde edilen çözüm değerlerine göre önerilen yaklaşımın çözüm performansının etkili olduğu görülmektedir.
Today, businesses have to deal with many different types of decision problems. The quadratic assignment problem can be used as a model for many of these problems faced by businesses. The problem can be expressed as locating activity centers which they have work flow between each other. Because there are nonlinear functions and integer variables in the model of the problem, heuristic approaches that produce approximate good solutions are often preferred. Within the scope of the study, a new hybrid heuristic algorithm has been developed from the combination of Ant Colony Optimization Algorithm and local search for the quadratic assignment problem. The proposed approach has been compared over sample problems in solving the quadratic assignment problem with algorithms hybridized with different local search methods and classical heuristic approach. According to the solution values obtained from the methods, the solution performance of the proposed approach is seen to be effective.
Today, businesses have to deal with many different types of decision problems. The quadratic assignment problem can be used as a model for many of these problems faced by businesses. The problem can be expressed as locating activity centers which they have work flow between each other. Because there are nonlinear functions and integer variables in the model of the problem, heuristic approaches that produce approximate good solutions are often preferred. Within the scope of the study, a new hybrid heuristic algorithm has been developed from the combination of Ant Colony Optimization Algorithm and local search for the quadratic assignment problem. The proposed approach has been compared over sample problems in solving the quadratic assignment problem with algorithms hybridized with different local search methods and classical heuristic approach. According to the solution values obtained from the methods, the solution performance of the proposed approach is seen to be effective.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Karınca Kolonisi Optimizasyon Algoritması, Kuadratik Atama Problemi, Yerel Arama, Komşuluk Fonksiyonları, Ant Colony Optimization Algorithm, Quadratic Assignment Problem, Local Search, Neighbourhood Functions
Kaynak
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
29
Sayı
4
Künye
Pala, O. (2020). Kuadratik atama problemine yeni bir melez karınca kolonisi optimizasyon algoritması önerisi. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 29(4), 21 - 32.
