Gezgin satıcı probleminin çözümüne yönelik paralel ada modelli hibrit karadul örümcek algoritması

Kombinatoryel eniyileme alanının temel problemlerinden biri olan Gezgin Satıcı Problemi (GSP), NP-Zor yapısı ve karmaşık çözüm uzayı nedeniyle araştırmacıların odak noktası olmaya devam etmektedir. Bu çalışmada, GSP'nin etkin çözümü amacıyla Karadul Örümcek Algoritması (BWO) temel alınarak geliştirilmiş Paralel Ada Modelli Karadul Örümcek Optimizasyonu (PH-BWO) önerilmektedir. Önerilen yöntem; genetik operatörler, ölçeğe duyarlı parametre sistemi ve dinamik yerel arama stratejileri ile desteklenerek temel sınırlılıkları aşmayı hedeflemektedir. Algoritmanın performansı, farklı ölçeklerdeki TSPLIB veri setleri üzerinde test edilmiştir. Elde edilen bulgular, PH-BWO'nun özellikle küçük ve orta ölçekli problemlerde bilinen en iyi değerlere istikrarlı bir şekilde ulaştığını ve büyük ölçekli problemlerde kararlı yapı sergilemiş ve bilinen en iyi değere düşük sapma oranlarıyla yaklaşmıştır. Yapılan analizlerde, yöntemin literatürdeki Hybrid-BWO ile Seçim Stratejisi ve Diferansiyel Mutasyon Uyarlamalı Kara Dul Örümcek Optimizasyonu (SDABWO) modellerinden hız ve çözüm kalitesi bakımından üstün olduğu doğrulanmıştır. Bu çalışma Türkçe literatürde GSP için BWO hibritini bütüncül bir çerçevede ele alan özgün bir yaklaşım sunmakta ve ileriki çalışmalar için teorik zemin oluşturmaktadır.