Akademik Veri Yönetim Sistemi
15th International Syposium on Econometrics, Operations Research and Statistics, Isparta, Türkiye, 22 - 25 Mayıs 2014, ss.986-999
Sürü zekâsı temelli olan Yapay Arı Kolonisi meta-sezgisel tekniklerden birisidir. Arıların yuvalarına besin taşıma davranışlarının gözlemlenmesi ile geliştirilen Yapay Arı Koloni Algoritması arı kolonilerinden esinlenilmiş bir algoritmadır. Bir tür spor olan Oryantiring önceden belirlenmiş olan bir başlangıç noktası ve varış noktası olan aynı zamanda belirli noktaları ziyaret ederek puan toplayıp önceden belirlenen zamanda başlanılan noktaya dönmeyi zorunlu kılan İsveç kökenli bir spordur. Bu çalışmada “Zaman Pencereli Takım Oryantiring Problemleri” yapay arı koloni algoritması kullanılarak sınanacaktır. Daha önce literatürde 100 düğümlü problemler için İteratif Yerel Arama, Değişken Komşuluk Araması, Hızlı Tavlama Benzetimi ve Yavaş Tavlama Benzetimi teknikleri ile sınama sonuçları elde edilmiştir. 100 düğümlü problemler için yapay arı koloni algoritması kullanılarak elde edilen sınama sonuçları literatürde yer alan diğer sonuçlar ile karşılaştırılacaktır. Ayrıca literatürde yer almasına rağmen halihazırda başka araştırmacılar tarafından çözülmediği düşünülen 50 düğümlü problemlerin sınama sonuçlarına da yer verilecektir.
Artificial bee colony is one of a swarm intelligence based approach. Artificial bee colony is a meta-heuristic method that was inspired by honey bee colonies and based on observing the nourishment behavior of honey bees. Orienteering is a kind of sport which originated in Sweden. Given a set of known locations with starting and ending point, each with a score, a service time, and a time window, a set of vehicle tours that maximizes the total collected scores on condition on turning to the start or end point. In this study artificial bee colony algorithm will be applied to the team orienteering problems with time windows benchmark instances. Artificial bee colony algorithm results for hundred nodes will be compared with iterated local search, variable neighborhood search, fast simulated annealing and slow simulated annealing results in the literature. In addition to these benchmark results new results will be proposed for the fifty nodes problems which might not solved in the literature previously.