| dc.creator |
DİKMEN, Hasan |
|
| dc.creator |
DİKMEN, Hüseyin |
|
| dc.creator |
ELBİR, Ahmet |
|
| dc.creator |
EKŞİ, Ziya |
|
| dc.creator |
ÇELİK, Fatih |
|
| dc.date |
2014-06-06T00:56:50Z |
|
| dc.date.accessioned |
2019-07-09T12:00:01Z |
|
| dc.date.available |
2019-07-09T12:00:01Z |
|
| dc.identifier |
http://dergipark.org.tr/sdufenbed/issue/20803/221986 |
|
| dc.identifier |
10.19113/sdufbed.74660 |
|
| dc.identifier.uri |
http://acikerisim.sdu.edu.tr/xmlui/handle/123456789/46554 |
|
| dc.description |
Inthisstudy, performance of Ant Colony and Genetic Algorithms that is map of Turkey is aimed to find. Performance of the sealgorithms in terms of route distance and route prediction time were investigated. A C#-based interface was designed for implementation of the application and monitoring of the experimental results. As a result of the application, it is observed that Ant Colony algorithm has more high performance than genetic algorithm in terms of both route distance and performance time |
|
| dc.description |
Bu çalışmada, rota planlama problemlerinden olan gezgin satıcı probleminin (GSP) çözümünü gerçekleştirmek için yapay zeka tekniklerinden olan karınca kolonisi ve genetik algoritmaların performansları karşılaştırılmıştır. Türkiye haritası üzerinde gerçekleştirilen çalışmada en iyi rotanın planlanması hedeflenmiştir. Her iki algoritmanın rota mesafesi yönünden başarım performansı ve bu rotayı hesaplama süresi incelenmiştir. Uygulamanın gerçekleştirilmesi ve deneysel sonuçların gözlemlenmesi için C# tabanlı bir arayüz tasarlanmıştır. Uygulama sonucunda karınca kolonisi algoritmasının hem rota mesafesi hem de başarım süresi yönünden genetik algoritmalara göre daha üstün olduğu gözlemlenmiştir. |
|
| dc.format |
application/pdf |
|
| dc.language |
en |
|
| dc.publisher |
Süleyman Demirel University |
|
| dc.publisher |
Süleyman Demirel Üniversitesi |
|
| dc.relation |
http://dergipark.org.tr/download/article-file/193799 |
|
| dc.source |
Volume: 18, Issue: 1
8-13 |
en-US |
| dc.source |
1308-6529 |
|
| dc.subject |
Travelling Salesman Problem one of artificial intelligence techniques were compared in order to solve traveling |
|
| dc.title |
Gezgin Satıcı Probleminin Karınca Kolonisi ve Genetik Algoritmalarla Eniyilemesi ve Karşılaştırılması |
en-US |
| dc.type |
info:eu-repo/semantics/article |
|