YAPAY ARI KOLONİ ALGORİTMASININ KAPASİTE KISITLI ARAÇ ROTALAMA PROBLEMLERİNDEKİ SONUÇLARININ YAPAY SİNİR AĞI İLE TAHMİN EDİLMESİ

Optimizasyon algoritmaları, popülerliği gün geçtikçe artan ve bugün itibariyle yapay zekâ açısından önemli konuma gelmiş çözüm yöntemlerindendir. Özellikle NP-hard sınıfındaki kombinatoryal optimizasyon problemlerini çözmek için, sürü zekâsı tabanlı birçok farklı çözüm algoritması geliştirilmiştir. Ancak bu çözüm teknikleri kullanılırken, ilgili algoritma için doğru parametre değerlerini seçmek, çok zaman almaktadır. Bu çalışmada yapay arı koloni (YAK) algoritmasının, kapasite kısıtlı eş zamanlı dağıtım toplamalı araç rotalama problemlerinde (EDTARP), farklı parametre değerleriyle elde ettiği sonuçlar analiz edilmiş ve seçilen parametre değerlerine göre ulaşılacak sonuç değer, yapay sinir ağı (YSA) yaklaşımıyla tahmin edilmeye çalışılmıştır. Elde edilen regresyon verileri, YAK ile elde edilebilecek sonuçların YSA ile tahmin edilebilecek seviyede olduğunu göstermiştir.