Usıng Close-Enough Neıghborhood Search Heurıstıc For Automated Meter Readıng

Abstract

Yeterince Yakın Gezgin Satıcı Problemi (YY-GSP), pandemi döneminde temasın azaltılıp sosyal mesafenin artması, teknolojinin gelişmesi ve yeni iletişim protokollerinin yaygın hale gelmesi ile popülerlik kazanmıştır. Bu problemde, klasik Gezgin Satıcı Probleminin (GSP) aksine, müşterileri ziyaret etmek için müşterilerin bulundukları noktalara “yeterince yakın” olmak yeterlidir. Bütün müşterilerin disk şeklindeki komşuluk alanlarına sahip olduğu ve satıcının bu alanları kullanarak ziyaret turunu oluşturduğu varsayılır. İnsansız hava araçları ile hedeflerin belli bir mesafeden görüntülenmesinin yeterli olduğu keşif uçuşları, müşterilerin kargolarını almak için belli bir noktaya gelmeyi kabul ettikleri durumda oluşan teslimat turu, elektrik, su, doğalgaz sayaçlarının gerekli teknolojiler ile uzaktan okunabildiği sayaç okuma süreci YY-GSP’ye örnek olarak gösterilebilir. Bu çalışmada sayaç okuma problemi, YY-GSP olarak ele alınmıştır. Klasik GSP’ye göre YY-GSP’nin tur maliyetinde sağlayabileceği iyileştirme potansiyeli ölçülmüş, problem en yakın komşu arama sezgiseli ile çözüme ulaştırılmıştır. Çalışmada 36 ile 250 arasında değişen düğüm sayılarına sahip 22 veri seti kullanılmıştır. Ayrıca YY-GSP’nin gerçek hayat sayaç okuma süreçlerine etkisini görmek için, Türkiye-Ankara’da örnek bir yerleşim bölgesi seçilmiş ve bu yerleşim bölgesi içerisinde yapılacak sayaç okuması için YY-GSP çözümü elde edilmiştir. Çalışma kapsamında geliştirilen ve “Yeterince Yakın Komşu Arama” (YYKA) adı verilen, bir sezgisel ile elde edilen sonuçlar, klasik GSP çözümü ile karşılaştırılmıştır. Tur maliyetinde YY-GSP’nin klasik GSP’ye göre örnek veri setlerinde %49’a varan yüksek oranda tasarruflar sağladığı görülmüştür. Gerçek hayat uygulamasında ise, %26 oranında iyileştirme sağlanmıştır. Bu çalışma, YY-GSP’de tur maliyetleri için, klasik bir çözüm kurucu sezgisel kullanılması ile herhangi kesin çözüm metodu ya da metasezgisel dahi kullanılmadan YY-GSP’nin ne kadar etkili bir GSP varyasyonu olduğunu göstermiştirClose Enough Travelling Salesman Problem (CETSP) gained popularity with coronavirus pandemic, where direct contact between each other is being reduced, social distance practices are being applied and new communication protocols becoming more accessible with the recent advances in technology. In this problem, unlike classical Travelling Salesman Problem (TSP), a seller is only required to be “close enough” to customers in order for customers to be considered visited by the salesman. All customers have a disk shaped neighborhood area and salesman will use these areas to sequence the visits. Cases in which a route is to be constructed for maintenance and reconnaissance flights by an UAV, where imaging from a distance is enough, and a shipment delivery model where recipients can travel to certain points to receive their packages, a utility meter reading problem in which necessary technologies are integrated to both meters and readers can be considered CETSP. In this study, utility meter reading process is defined as CETSP. Improvement potential of CETSP versus classical TSP is measured. Problem is solved by a heuristic based on nearest neighborhood search heuristic. To measure the performance, 22 data sets are used, varying in nodes between 36 and 250. Also, to measure the performance of CETSP in real life applications, a residential area in Ankara-Turkey is selected as a case to apply CETSP solution. Close Enough Neighborhood Search (CENS) heuristic is developed for this study. Results obtained from this algorithm is compared with classical TSP solution. Improvements as high as 49% are obtained using CETSP over TSP. In real life application, improvement rate is 26%. This study showed the effectiveness of using CETSP, even with using a constructive heuristic instead of exact solutions methods or metaheuristics