Karınca kolonisi algoritması ile bilgisayar ağlarının topolojik en iyilenmesi

Abstract

Bilgisayarların ve bilgisayar ağlarının yaygınlaştığı günümüzde düşük maliyetli ve güvenilirliği yüksek bilgisayar ağlarının kurulumunun önemi giderek artmaktadır. Teknolojinin hızla gelişmesinden dolayı büyük boyutlu problemlerin çözülmesi üstel olarak artan hesaplama karmaşıklığı gerektirmekte ve tam sonucun hesaplanması imkansız hale gelmektedir. Bu problem için bugüne kadar Genetik Algoritma, Tabu Arama, Tavlama Benzetimi, Yapay Sinir Ağları gibi çeşitli sezgisel algoritmalar geliştirilerek kullanılmıştır. Bu çalışmada NP-zor bir problem olan bilgisayar ağlarının güvenilirlik kısıtı altında topolojik en iyilenmesi ele alınarak bu problemin çözümü için bilgiye dayalı melez bir karınca kolonisi algoritması geliştirilmiş ve algoritmanın etkinliği çalışma zamanı ve çözüm kalitesi açısından incelenmiştir. Today, with the proliferation of computer and computer networks, the need for designing low cost and reliable computer networks is crucial. Due to the recent technological developments solving the big size problems is yielding a computation complexity; and computation of the exact result is becoming impossible. To resolve this problem, past research developed and used intuitive algorithms such as, Genetic Algorithm, Tabu Search, Simulated annealing, Neural Networks. In this research, to solve this NP-hard problem, topological optimization of the computer networks within the reliability constraints, a knowledge based hybrid ant colony algorithm is developed and adopted. The efficiency of algorithm analyzed for computation time and solution quality.