Genelleştirilmiş yayılma problemi için karma çözüm yöntemi

Abstract

Bu çalışmada, günümüzde şebeke tasarım problemlerinde kullanılan Genelleştirilmiş Yayılma Problemi için yeni sezgisel çözüm yöntemleri geliştirilmiştir. Genetik Algoritma, Tavlama Benzetimi ve Kuş Sürüsü Algoritmasına dayalı yeni sezgisel çözüm yöntemleri geliştirilmiştir. Geliştirilen Algoritmalar, literatürde yer alan test problemleri üzerinde denenmiş ve performansları incelenmiştir. Geliştirilen Kuş Sürüsü Algoritması, Genelleştirilmiş Yayılma Problemi için ilk kez bu çalışmada önerilmiştir. Geliştirilen Genetik Algoritmanın performansının iyileştirilmesi amacıyla, yerel arama algoritmalarından biri olan Tavlama Benzetimi ile birlikte kullanılabileceği bir melez algoritma önerilmiştir. Geliştirilen algoritmaların parametre değerlerinin en iyi kombinasyonunun belirlenmesi için Cevap Yüzeyi metodu kullanılmıştır. In this study, new heuristic methods based Genetic Algorithms, Simulated Annealing and Particle Swarm Optimization Algorithm are developed for Generalized Minimum Spanning Tree Problem. The performances of algorithms have been evaluated on the test problems given in the literature. Particle Swarm Optimization Algorithm is firstly used for the Generalized Minimum Spanning Tree Problem in this study. In addition, a hybrid algorithm based on Genetic Algorithms and Simulated Annealing is proposed to improve the performance of the Genetic Algorithm. To determine the best combination of the parameter values of the developed algorithms, response surface method is applied.