Gerçek Türkiye Verileri Kullanılarak Yol Bulma Algoritmalarının Simülasyonu ve Karşılaştırılması
Künye
ALKAN, Muhammed & Musa AYDIN. "Gerçek Türkiye Verileri Kullanılarak Yol Bulma Algoritmalarının Simülasyonu ve Karşılaştırılması". International Conference on Artificial Intelligence and Data Processing (IDAP), 2018.Özet
Yol bulma algoritmaları, sayısal olarak elde edilen
konum bilgilerini kullanarak, istenen kaynak noktasından varış
noktasına olası rotaları bulmayı sağlamaktadır. Bir kaynak
noktasından hedefe olan en kısa yolun belirlenmesi ve özellikle
dinamik olarak değişen ortamlarda hızlı bir şekilde hesaplanması
önemli bir araştırma alanıdır. Yol bulma algoritmaları farklı
araştırma alanlarındaki farklı problemlerin çözümünde
kullanılmaktadır. Bu alanlardan bazıları; oyun programlama,
yapay zekâ, mobil robotlar ve uygulamaları, insansız araçlar ve
uygulamaları olarak örneklendirilebilir. Bu çalışmada 9 faklı yol
bulma algoritması test edilmiş ve elde edilen sonuçlar
karşılaştırılmıştır. Çalışmada kullanılan algoritmalar şu şekilde
listelenmiştir; Dijkstra, Bellman-Ford, Floyd-Warshall, Johnson,
Martin, Bidirectional Dijkstra, A* Algoritması, K Shortest
Simple Path ve BHandari K-Disjoint algoritmasıdır. Her
algoritma Türkiye’nin illeri arasındaki mesafe bilgisi ile
oluşturulan graf kullanılarak test edilmiştir. İller arasındaki
mesafe cetveli Karayolları Genel Müdürlüğünden edinilmiştir.
Oluşturulan graf illerin komşuluklarını göstermektedir ve 81x81
boyutlarında bir komşuluk matrisi olarak programlanmıştır.
Tüm algoritmalar Java programlama dili kullanılarak
programlanmıştır ve test edilmiştir. Her algoritma birden fazla
konum için test edilmiştir ve sonuçlar gösterilmiştir. Bu çalışma
kapsamında, Türkiye merkezlerine (illerine) ait, gerçek uzaklık
bilgilerini içeren programlanabilir komşuluk matrisi oluşturulup
literatüre kazandırılmıştır. Gelecek çalışmalarda il merkezlerinin
yanında ilçe merkezlerinin de uzaklık ve komşuluk bilgilerinin
bulunduğu yüksek boyutlu komşuluk matrisinin oluşturulması ve
farklı algoritmalar ile farklı kısıtlar eklenerek test edilmesi
planlanmaktadır. Path finding algorithms allow to find possible routes
from the desired source point to the destination point using
numerical obtained location information. It is an important
research challenge to determine the optimal shortest path from a
source point to the destination in a fast and precise manner, and
especially in dynamically changing environments. Path finding
algorithms are used to solve different problems in different areas.
As an illustration, some of the most important areas are game
development, artificial intelligence, mobile robots and unmanned
vehicles. In this study, 9 different path finding algorithms were
tested with same graph data and, the obtained results were compared. The algorithms we use in our study are as follows;
Dijkstra, Bellman-Ford, Floyd-Warshall, Johnson, Martin,
Bidirectional Dijkstra, A* algorithm, K Shortest Simple Path and
BHandari K-Disjoint algorithm. Each path finding algorithm
was tested using graph created from distance information from
the provinces of Turkey. Data from the distance between the
provinces is taken from the Republic of Turkey General
Directorate of Highways. The graph used for the test is
constructed from real distance data and contains information
about the neighborhoods of the provinces. All algorithms were
tested using the Java programming language. The open source
JFX map library developed for java has been used to show the
path between start and end points. Each algorithm was tested for
more than one location and performance results were presented.
In future studies, it is planned to using high dimensional graph
data. Besides, graph data of province centers and district centers
will be created together and tested with each algorithm.