Araştırma Görevlimiz Ali Koç'tan yeni makale haberi!
Tarih: Date
Çalışma, zaman pencereli çok amaçlı kapasiteli araç rotalama problemi için Pekiştirmeli Öğrenme destekli Genetik Algoritma temelli yeni bir çözüm çerçevesi sunmaktadır. Önerilen yaklaşımda araçların toplam rota süresinin ve kullanılan araç sayısının azaltılması, zaman penceresi içinde hizmet verilen müşterilerden elde edilen memnuniyetin ise artırılması hedeflenmiştir. NSGA-II yapısı içerisine entegre edilen Q-öğrenme tabanlı operatör seçim mekanizması sayesinde çaprazlama ve mutasyon operatörleri, çözümlerin mevcut performansına göre uyarlanabilir biçimde seçilmiştir. Beş farklı Q-öğrenme tabanlı operatör seçim stratejisi, sabit ve rastgele operatör kullanımıyla karşılaştırılmış; istatistiksel analizler sonucunda öğrenme tabanlı yaklaşımların sabit operatör kullanımına göre daha başarılı olduğu, rastgele seçim stratejisinin ise çoğu öğrenme tabanlı yöntem tarafından geride bırakıldığı görülmüştür. Ayrıca her çözüm durumu için en uygun operatörlerin belirlenerek NSGA-II içinde kullanılması en iyi genel performansı sağlamıştır. Bu yönüyle çalışma, Pareto cephesi kalitesi açısından rekabetçi sonuçlar üreten ve evrimsel arama sürecini daha etkili biçimde yönlendiren uyarlanabilir bir operatör seçim yaklaşımı ortaya koymaktadır.
İlgili makaleye linkten ulaşabilirsiniz.