Finding best performing solution algorithm for the QAP

Abstract

The quadratic assignment problem (QAP) of NP-Hard problems class is known as one of the hardest combinatorial optimization problems. In this thesis, a search is performed on the metaheuristics that have recently found widespread application in order to identify a heuristic procedure that performs well with the QAP. Algorithms which reflect implementations of Simulated Annealing, Genetic Algorithm, Scatter Search and Grasp -type metaheuristics are tested and using real test problems these algorithms are compared. Same set of algorithms are tested on general QAP problems and observation to identify successful algorithms is made. To conclude the best performing heuristic is not easy to name due to the fact that the performance of a heuristic depends on the context of the problem, which determines the structure and relationships of problem parameters.Karesel atama problemi (KAP), NP-Zor sınıfına ait olup en zor kombinasyonel optimizasyon problemlerinden birisi olarak bilinir. Bu tez çalışmasında, KAP ile kullanılabilen en uygun sezgisel yöntemi tanımlayabilmek için yaygınca kullanılan meta sezgisel uygulamalar incelenmiş ayrıca Benzetimli tavlama, Genetik algoritma, Dağınık arama ve Açgözlü rassallaştırılmış uyarlamalı arama yordamı algoritmaları ile test edilmiş ve gerçek test problemleri ile karşılaştırılmıştır. Bunların dışında, aynı algoritmalar genel KAP problemlerinde test edilmiş ve hangi algoritmaların başarılı olduğu gözlemlenmiştir. Bu gözlemlere dayanarak özetlemek gerekirse, sezgisel algoritmaların performansı problemin içeriğine bağlı olduğu için ve bu da problemin yapısı ve parametreleri ile ilişkili olduğundan en iyi sezgisel algoritmayı tespit etmek oldukça güçtür.