İnsansız hava aracı ile paket dağıtımında gezgin satıcı probleminin genetik ve parçacık sürü optimizasyon algoritmaları ile çözümü

Abstract

Bu makalede kargo alanında kullanılmak üzere insansız hava aracının (İHA), polinom olmayan (Non-polynomial) zor problemler arasındaki gezgin satıcı problemi (GSP) Genetik Algoritma (GA) ve Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) Algoritması ile çözülmüştür. Bu çalışma, kargo lojistiği ve taşımacılığında yeni yöntemler arayan araştırmacılar ve endüstri uzmanları için önemli bir değer taşımaktadır. İHA tabanlı paket dağıtımının etkin bir şekilde optimize edilmesi, lojistik sektörünün verimliliğini artırma potansiyeli taşımaktadır. Öncelikle veri seti olarak TSPLIB’den EIL51 verileri kullanılmıştır. Sonrasında gerçek hayattan kargo teslimatına örnek olarak sıhhi paket taşıması için İzmir ili Menemen ilçesindeki eczanelerin lokasyonları alınmıştır. Bulunan rota sonuçları ile İHA paket teslimatında optimal yol haritası çıkartılmıştır. Sonuçlara bakıldığında, GA’nın algoritma içeriğinden dolayı daha uzun sürdüğü ve GA’nın PSO’ya göre daha optimize edilmiş bir rota sağladığı görülmüştür.

In this article, the use of emergency medicine and treatment kits in the field of health is solved using Genetic Algorithm (GA) and Particle Swarm Optimization (PSO) Algorithm as a traveling salesman problem among non polynomial hard problems. This work is of significant value to researchers and industry professionals looking for new methods of cargo logistics and transportation. Effectively optimizing package delivery by UAV has the potential to increase the efficiency of the logistics industry. With the route results found, an optimal roadmap for drone package delivery was created. Firstly, EIL51 data from TSPLIB used as the data set. After that, the locations of the pharmacies in the Menemen district of İzmir were taken from real life. We evaluate the results, it was seen that GA took longer due to the algorithm content and GA provided a more optimized route than PSO.