Karesel atama problemi için yeni bir özuyarlamalı paralel güçlü tabu-arama algoritması

• Main Author: Tansel Dökeroğlu
• Format: Article
• Language: English
• Published: Pamukkale University 2017-10-01
• Series: Pamukkale University Journal of Engineering Sciences
• Subjects: tabu-search; parallel; quadratic assignment problem; genetic; tabu-arama; paralel; karesel atama problemi; genetik
• Online Access: https://dergipark.org.tr/tr/pub/pajes/issue/31526/345329
• ISSN: 1300-7009; 2147-5881

Bu çalışma ile Karesel Atama Problemi (KAP) olarak bilinen ve çok sayıda konum ve tesis içeren örnekler için en iyi çözümleri hala bulunamamış olan NP-zor bir kombinatoriyal problem için yeni bir paralel sezgisel algoritma önerilmektedir (paralel-tabu-KAP algoritması). İki safhası bulunan paralel-tabu-KAP algoritması, genetik algoritma safhasında efendi işlemcide bulunan popülasyon üzerinde sezgisel tabu-arama algoritmasının parametrelerini jenerasyonlar ile eniyilerken, tabu-arama safhasında işçi işlemciler üzerinde verilen problemin sonucunu farklı başlangıç noktaları ile eniyilemektedir. Yerel takılmaları, aramaya başka noktalardan yeniden başlayarak engelleme özelliğine sahip olan paralel-tabu-KAP algoritması, tek işlemci ile çalışan ve parametreleri statik olarak önceden tanımlanmış olan versiyonlarına göre daha iyi sonuçlar elde etmektedir. Yüzün üzerindeki bençmark problem ile yapılan deneyler sonucunda, ortalama %0.05’lik bir sapma elde edilmiştir. Bu sonuçlar, paralel-tabu-KAP algoritmasının kendi sınıfındaki sezgisel algoritmalar içerisinde KAP’ın çözümü için önerilen en iyi algoritmalar arasında olduğunu göstermektedir.