PERBANDINGAN ALGORITMA GENETIKA DAN HILL CLIMBING UNTUK PEMETAAN OPTIMASI LINTASAN TERPENDEK

Traveling Salesman Problem (TSP) merupakan optimasi dalam menemukan lintasan terpendek untuk mencapai beberapa kota tujuan dalam sekali perjalanan tanpa melewati kota yang sama dan kembali lagi ke kota awal keberangkatan, proses ini diterapkan pada sistem pengiriman barang. Perbandingan ini dilakukan dengan menggunakan 2 metode optimasi yaitu algoritma genetika dan hill climbing. Hill Climbing bekerja dengan cara memilih secara langsung lintasan baru yang ditukarkan dengan neighbor untuk untuk mendapatkan jarak lintasan lebih kecil dari lintasan sebelumnya, tanpa melakukan pengujian. Algoritma genetika bergantung kepada parameter input yaitu jumlah populasi, probabilitas crossover, probabilitas mutasi dan jumlah generasi. Untuk mempermudah proses penentuan lintasan terpendek didukung dengan pembangunan perangkat lunak yang menggunakan google map API. Pengujian dilakukan sebanyak 20 kali dengan jumlah kota 8, 16, 24 dan 32 untuk melihat metode mana yang lebih optimal dari segi jarak dan waktu komputasinya. Berdasarkan percobaan yang dilakukan dengan jumlah kota 3, 4, 5 dan 6 menghasil nilai jarak yang sama dan optimal untuk algoritma genetika dan hill climbing, nilai jarak ini mulai berbeda dengan jumlah kota 7. Hasil keseluruhan pengujian tersebut hill climbing lebih optimal untuk jumlah kota yang kecil dan jumlah kota diatas 30 lebih optimal menggunakan algoritma genetika. Kata kunci : Algoritma genetika, Hill climbing, Optimasi, TSP Traveling Salesman Problem (TSP) is an optimization in finding the shortest path to reach multiple destinations in one trip without passing through the same city and back to the initial city of departure, this process is applied to the goods delivery system. This comparison is done by using 2 methods of optimization that is genetic algorithm and hill climbing. Hill climbing works by choosing directly the new paths exchanged with the neighbor to get the track distance smaller than the previous trajectory, without testing. Genetic algorithms depend on the input parameters of population, crossover probability, mutation probability and number of generations. To simplify the process of determining the shortest path is supported by the development of software using google map API. The test is conducted 10 times with the number of cities 8, 16, 24 and 32 to see which method is more optimal in terms of distance and computation time. From the test results hill climbing is more optimal for the number of small towns and the number of cities above 30 more optimal using genetic algorithm. Keyword : Genetic Algorithm, Hill climbing, Optimization, TS

Solving travelling salesman problem using hybrid fluid genetic algorithm (HFGA)

Gezgin Satıcı Problemi (GSP), bir satıcının bütün şehirleri sadece bir defa ziyaret ederek başlangıç noktasına dönmesini sağlayan en kısa rotanın belirlendiği problemdir. GSP, araç rotalamadan baskılı devre kartı montajına kadar birçok problemin temelini oluşturur. Bu problem, optimizasyon alanında çalışan kişilerden büyük ilgi görmüştür, ancak özellikle büyük ölçekli veri kümeleri için çözülmesi zordur. Bu çalışmada, GSP’nin çözümü için Akışkan Genetik Algoritma, En Yakın Komşu ve 2-Opt sezgiselleri üzerine kurulu melez bir yöntem sunulmaktadır. Önerilen yöntemin performansı literatürde bulunan En Yakın Komşu, Genetik Algoritma, Tabu Arama, Karınca Kolonisi Optimizasyonu ve Ağaç Fizyolojisi Optimizasyon algoritmaları kullanılarak elde edilen çözüm değerleri ile kıyaslanmıştır. Önerilen yöntemin sonuçları çözüm süresi ve kalitesi bakımından üstünlük göstermektedir

The application of Ants' society algorithm for Management of resources in continuous bilateral auction

Background: The main purpose of this paper is to improve the efficiency of grid computing by means of Ants' society algorithm. Application of this algorithm in various problem led to an improvement in efficiency and reduction in processing time. This enables us to use this algorithm in grid computing. Economic solutions in the field of management of heterogeneous resources for grid computing showed significant performance. The main idea was economic solutions for product exchange in market. This paper aims to introduce a new method for bilateral auction scenario by means of genetic algorithm (GA). In this method, by making resources intelligent, we move the packages of call for proposal so that it can reduce response time as well as being able to supply resources with lower prices. For simplicity in controlling packages, we used the network structure in implementation. Applied structure includes routers and communication of users and auctioners and auctioners and resources owners. The method was implemented using GridSim simulator. This is an open source software written in Java programming language. Results reveal that the method of bilateral auction using GA reduces sale stages and consequently leads to faster responding to requests and also resources are supplied with a lower cost

A novel solution approach for travelling salesman problem: TPORT

Bu çalışmada,yöneylem araştırması alanının en çok çalışılan problemlerden biri olan gezgin satıcı ve ulaştırma problemleri üzerinde durulmakta ve aralarındaki ilişkiden faydalanan yeni bir çözüm algoritması önerilmektedir. Ulaştırma problemleri için bir çok başlangıç çözüm algoritması önerilmiştir.Benzer bir mantık ve sezgi ile simetrik gezgin satıcı problemine başlangıç çözümü üretmek için TPORT adı verilen bir yaklaşım önerilmiştir. Bu yöntem gezgin satıcı problemini daha etkin çözmek için yıllardır süren araştırmalarabir katkı sağlamak için önerilmiştir. Önerilen yöntemde gezgin satıcı uzaklık matrisi,bir ulaştırma tablosu gibi ele alınarak, matris üzerinde yapılan özel bir normalizasyonişlemi ile gezgin satıcı problemi için başlangıç çözümü elde edilmektedir. Daha sonra, elde edilen başlangıççözümünün performansı 2-Opt algoritmasıile geliştirilmektedir. Geliştirilen sezgisel,En Yakın Komşu algoritması ile yakınlık gösterdiği için gezgin satıcı problemlerinin çözüm performansları En Yakın Komşu algoritması ve doğrudan başlangıç çözümüne uygulanan 2-Opt algoritması sezgisellerinin çözümleri ile karşılaştırılmıştır. Önerilen yaklaşım sıklıkla kullanılan gezgin satıcı test problemleri ve bilimsel yazında yer alan bir grupproblemile analiz edilmiştir. Ortalama çözüm değeri optimalden %26 sapma gösterirken, En Yakın Komşu algoritması için optimalden sapma %16 olarak gerçekleşmiştir. Ancak 2-Opt ile hem TPORT hem de En Yakın Komşu algoritmalarının çözümleri geliştirildiğinde, sırasıyla %4 ve %3 optimalden ortalama sapma elde edilmiştir. Bu bağlamda önerilen çözüm yaklaşımınınçözüm performansı açısından rekabetçi olduğu ileri sürülebilir. Ayrıcaçözüm süreleri açısından yapılan karşılaştırmalarda önerilen yöntemle En Yakın Komşu algoritması arasında önemli düzeyde fark vardır. Sonuç olarak, önerilen yöntemin çözüm hızı açısından üstün,çözüm kalitesi bakımından kıyaslanan yöntemlere göre rekabetçiolduğu gösterilmiştir. Özellikle, problem boyutu büyüdükçe kıyaslanan yöntemlerin çözüm süresi neredeyse sabit bir seviyede seyrederken En Yakın Komşu algoritmasının çözüm süreleri üstelbir eğilim göstermiştir

A novel solution approach for solving travelling salesman problem based on Hungarian algorithm

Bu çalışmada kombinatoryal optimizasyon alanının ünlü problemlerinden olan gezgin satıcı ve atama problemleri arasındaki ilişkiden faydalanan yeni bir çözüm algoritması önerilmektedir. Atama problemleri için optimal çözümü veren Macar Algoritması ile simetrik gezgin satıcı problemi için başlangıç çözümleri elde edilmiştir. Elde edilen başlangıç çözümleri En Yakın Komşu ve 2-Opt (NNH_2-Opt) sezgiselleri kullanılarak çözülmüştür. Önerilen yaklaşım sıklıkla kullanılan gezgin satıcı test problemleri ile analiz edilmiş ve bilimsel yazında yer alan bazı çalışmaların sonuçları ile kıyaslama yapılmıştır. Sonuç olarak, önerilen yöntemin hem çözüm hızı hem de çözüm kalitesi bakımından kıyaslanan yöntemlere göre iyi olduğu gösterilmiştir. Özellikle, problem boyutu büyüdükçe kıyaslanan yöntemlerin çözüm süresi uzarken, önerilen yöntem büyük boyutlu problemler için de hızlı çözümler sunabilmektedir

Fuzzy Logic-Ant Colony Optimization for Explorer-Follower Robot with Global Optimal Path Planning

Path planning is an essential task for the mobile robot navigation. However, such a task is difficult to solve, due to the optimal path needs to be rerouted in real-time when a new obstacle appears. It produces a sub-optimal path and the robot can be trapped in local minima. To overcome the problem the Ant Colony Optimization (ACO) is combined with Fuzzy Logic Approach to make a globally optimal path. The Fuzzy-ACO algorithm is selected because the fuzzy logic has good performance in imprecision and uncertain environment and the ACO produce simple optimization with an ability to find the globally optimal path. Moreover, many optimization algorithms addressed only at the simulation level. In this research, the real experiment is conducted with the low-cost Explorer-Follower robot. The results show that the proposed algorithm, enables them to successfully identify the shortest path without collision and stack in “local minimaâ€

Prüfer-Karagül algorithm: A novel approach for travelling salesman problem

Kombinatoryal optimizasyon alanında temel bir model olduğu için literatürde oldukça yaygın çalışılan gezgin satıcı probleminin etkin ve hızlı çözümü için yeni sezgisel yöntemler geliştirilmesine devam edilmektedir. Bu çalışmada, gezgin satıcı problemi için Prüfer-Karagül adı verilen yeni bir yapısal çözüm yaklaşımı önerilmiştir. Önerilen yöntemin performansını değerlendirmek için literatürde yaygın olarak kullanılan gezgin satıcı test problemleri ile analizler yapılmıştır. Yapılan testler sonucunda elde edilen en iyi çözümler optimal çözümden %2, ortalama çözüm değerleri ise %2,50 sapma göstermiştir. Sonuç olarak, önerilen yöntem çözüm performansı ve hızı açısından başarılı çözümler üretmektedir

A New Hybrid Parallel Simulated Annealing Algorithm for Travelling Salesman Problem with Multiple Transporters

In today’s competitive transportation systems, passengers search to find traveling agencies that are able to serve them efficiently considering both traveling time and transportation costs. In this paper, we present a new model for the traveling salesman problem with multiple transporters (TSPMT). In the proposed model, which is more applicable than the traditional versions, each city has different transporting vehicles and the cost of travel through each city is dependent on the transporting vehicles type. The aim is to determine an optimal sequence of visited cities with minimum traveling times by available transporting vehicles within a limited budget. First, the mathematical model of TSPMT is presented. Next, since the problem is NP-hard, a new hybrid parallel simulated annealing algorithm with a new coding scheme is proposed. To analyze the performance of the proposed algorithm, 50 numerical examples with different budget types are examined and solved using the algorithm. The computational results of these comparisons show that the algorithm is an excellent approach in speed and solution quality

Type-E Parallel Two-Sided Assembly Line Balancing Problem: Mathematical Model and Ant Colony Optimisation based Approach with Optimised Parameters

Copyright © 2015 Elsevier. This is a PDF file of an unedited manuscript that has been accepted for publication in Computers and Industrial Engineering (doi:10.1016/j.cie.2014.12.037). The manuscript will undergo copyediting, typesetting, and review of the resulting proof before it is published in its final form. Please note that during the production process errors may be discovered which could affect the content, and all legal disclaimers that apply to the journal pertain.There are many factors which affect the performance of a complex production system. Efficiency of an assembly line is one of the most important of these factors since assembly lines are generally constructed as the last stage of an entire production system. Parallel two-sided assembly line system is a new research domain in academia though these lines have been utilised to produce large sized products such as automobiles, trucks, and buses in industry for many years. Parallel two-sided assembly lines carry practical advantages of both parallel assembly lines and two-sided assembly lines. The main purpose of this paper is to introduce type-E parallel two-sided assembly line balancing problem for the first time in the literature and to propose a new ant colony optimisation based approach for solving the problem. Different from the existing studies on parallel assembly line balancing problems in the literature, this paper aims to minimise two conflicting objectives, namely cycle time and number of workstations at the same time and proposes a mathematical model for the formal description of the problem. To the best of our knowledge, this is the first study which addresses both conflicting objectives on a parallel two-sided assembly line configuration. The developed ant colony optimisation algorithm is illustrated with an example to explain its procedures. An experimental design is also conducted to calibrate the parameters of the proposed algorithm using response surface methodology. Results obtained from the performed computational study indicate that minimising cycle time as well as number of workstations help increase system efficiency. It is also observed that the proposed algorithm finds promising results for the studied cases of type-E parallel two-sided assembly line balancing problem when the results are compared with those obtained from other three well-known heuristics