Steiner minimum yayılan ağaç probleminin çözümünde genetik algoritmanın kullanılması

Abstract

Genetik algoritmalar (GA) stokastik bir arama yöntemidir ve bu nedenle optimum ya da optimuma yakın çözümler verebilmektedir. GA son yıllarda gezgin satıcı problemi, karesel atama, yerleşim, atölye çizelgeleme, ders/sınav programının hazırlanması, iletişim şebekelerinin tasarımı, montaj hattı dengeleme, en küçük yayılan ağaç problemi ve benzeri bir çok kombinatoryal optimizasyon problemlerine başarılı bir şekilde uygulanabilinmektedir. Bu çalışmada Steiner minimum yayılan ağaç probleminin genetik algoritma ile çözümü için java programı geliştirilerek performansı incelenmiştir. Literatürde daha önce çözülmüş test problemleri üzerinde yapılan denemeler sonucunda bu çalışmada önerilen GA yaklaşımı ile optimuma yakın sonuçlar elde edilmektedir. Çalışmada belirlenen noktalar için Steiner minimum yayılan ağaç problemi ve minimum yayılan ağaç problemi için uzunluklar ve kazanç değerleri hesaplatılmıştır.

Genetic algorithms (GA) are a stochastic research methods, and they produce solutions that are close to optimum or near optimum. In addition to GA's successful application to traveling salesman problem, square designation, allocation, workshop table, preparation of lesson/examination schedules, planning of communication networks, assembling line balanced, minimum spanning tree type many combinatorial optimization problems it would be applicable to make the best comparison in optimization. In this study a Java program is developed to solve Steiner minimum spanning tree problem by genetic algorithm and its performance is examined. According to the tests carried out on the problems that were given before in the literature, results that are close to optimum are obtained in by GA approach that is recommended in this study. For the predetermined points in the study, length and gain are calculated for Steiner minimum spanning tree problem.