Bulanık C ve K-ortalamalarla başlangıç çözümü oluşturulmuş tavlama benzetimi hibrit algoritması ile kapasite kısıtlı araç rotalama probleminin çözümü

Bu çalışmada, popüler bir problem olan Araç Rotalama Problemi (ARP) üzerinde çalışılmıştır. Bu problemde müşteriler veya şehirler ziyaret edilmeli ve ürünler haritadaki bir noktadan başlayarak her müşteriye veya şehire taşınmalıdır. Amaç, taşıma sorununu çözerek ürünleri teslim edebilmektir. Bu problem az sayıda şehir veya müşteri ile çözülmesi kolay gibi görünse de öyle değildir. Çünkü çok fazla kısıtı sağlamak zorundadır. Dolayısıyla mevcut hesaplama gücü ile bu sorun çözülemez. Müşteri sayısı arttıkça yapılacak hesaplamalar da katlanarak artmaktadır, çünkü her müşteri için tüm kısıtlar sağlanmalı ve nispeten iyi bir çözüme kısa sürede ulaşılmalıdır. Bu çalışmadaki problemi çözmek için meta-sezgisel bir yöntem olan Tavlama Benzetimi (TB) kullanılmıştır. Genel olarak TB algoritması, metallerin tavlama işlemini taklit eden değişken sıcaklık parametresine göre tekrarlayan bir işlemdir. Bizim çalışmamız için bu yöntemin en büyük sorunu, algoritmayı başlatmak için kullanılan başlangıç çözümünü rassal olarak oluşturmasıdır. Bu sebepten dolayı optimum çözüme ulaşmak için kullanılan arama uzayı büyük olduğundan, çözüm süresi (veya iterasyon sayısı) artacaktır. Daha iyi bir başlangıç çözümüyle optimum çözüme ulaşmak daha kısa zaman alacaktır. Ulaşmak istediğimiz optimum çözüm minimum mesafe olduğundan, başlangıç çözümünü iyileştirmek için K-ortalamalar (KO) ve Bulanık c-ortalamalar (BCO) kullanılarak rotalar kümelenmiştir. Bulanık mantık gereği, her verinin 0-1 arasında birden fazla kümeye dahil olabilmesi durumu, algoritmanın her çözümünde başlangıç çözümünü değiştireceğinden dolayı optimum çözüme yaklaşma durumu olacaktır. Aynı veriler ve aynı parametreler kullanılarak rassal başlangıç çözümü kullanan TB ve BCO ile başlangıç çözümü iyileştirilmiş TB ile problem çözülmüştür. BCO başlangıç arama uzayını %57 oranında azaltmıştır. Dolayısıyla BCO aynı çözüm süresinde ve aynı iretasyon sayısında optimum çözüme daha yakın sonuçlar vermiştir. Çözüm sonuçları karşılaştırılmıştır.