MULTI META-HEURISTICS FOR SIMULATION OPTIMISATION
Journal Name:
- Journal of Naval Sciences And Engineering
Keywords (Original Language):
| Author Name |
|---|
Abstract (2. Language):
Optimisation with simulation is a happy marriage of two Operations Research
methods. In the last decade, the research in this field has accelerated and many researchers
have been interested in Simulation Optimization (SO). New techniques have been developed
as a result of this interest. Almost all commercial simulation software contains an
optimization module. Generally, these modules exploit meta-heuristic methods; however,
they do not allow the analyst to choose the method. The performance of meta-heuristic
methods may depend on the problem type and therefore the choice of method is crucial. In
this paper, we aim to fill this gap and presented an open-source java-based simulationoptimization
code library. The library includes three heuristic methods; genetic algorithm,
tabu search, simulated annealing, as well as three enumeration based methods; partial and
complete enumeration, and a new neighbourhood-based heuristic method. At the simulation
side, Simkit, an event-based and open-source simulation library, is used. At the application
side, we defined a fictional optimisation problem and used it to compare performances of
the algorithms. Our results demonstrated the potential benefits of having multi metaheuristics
available in SO.
Bookmark/Search this post with
Abstract (Original Language):
Benzetim ile eniyileme iki yöneylem araştırması yönteminin mutlu bir evliliğidir.
Son on yılda bu alandaki araştırmalar ivme kazanmış ve birçok araştırmacı Benzetimle
Eniyileme (BE) alanına ilgi göstermiştir. Bu ilginin sonucu olarak yeni yöntemler de
geliştirilmiştir. Hemen hemen bütün ticari benzetim yazılımları bir çeşit BE modülü
içermektedir. Genel olarak bu modüller meta-sezgisel yöntemleri kullanmaktadır ancak
analizcinin yöntem seçimine izin vermemektedir. Meta sezgisel yöntemlerin problem tipine
bağlı olarak performansları değişebilir ve bu nedenle de yöntem seçimi önemlidir. Bu
makalede bu açığı doldurmayı hedefliyoruz ve açık kaynak kodlu Java tabanlı bir BE kod
kütüphanesi sunuyoruz. Kütüphane üç meta sezgisel; Genetik algoritma, yasaklı arama,
simulated annealing, ve üç sıralı aramalı algoritma; parçalı ve tam sıralı aramalı, ve yeni
bir komşuluk tabanlı sezgisel yöntemi içermektedir. Benzetim tarafında ise açık kaynak
kodlu ve olay tabanlı bir kütüphane olan Simkit kullanılmıştır. Uygulama olarak hayali bir eniyileme problemi tanımlanmış ve algoritmalar karşılaştırılmıştır. Çalışmanın sonuçları
BE’de çoklu meta sezgisellere sahip olmanın potansiyel faydalarını göstermiştir.
FULL TEXT (PDF):
- 1