A Comparison of Metaheuristics for the Allocation of Elevators to Calls in Buildings

Bu calisma binalarda dusey tasimacilikta kullanilan asansorler icin cagrilarin kabinlere dagitilmasi problemi uzerinedir.  Genis bir spektrumda farkli sezgisel optimizasyon algoritmalari problem uzerinde performans yonunden karsilastirilmis ve basarililari belirlenmistir. Test edilen algoritmalar Cikarimsal Evrim ( Differential Evolution, DE), Rastgele Yeniden Baslatmali Benzetimli Tavlama (Simulated Annealing with Random Starts, SAR), Yapay Ari Kolonisi (Artificial Bee Colony, ABC), Yarasa Algoritmasi (Bat Algoritmasi, BA), Bakteri Otlama Optimizasyon Algoritmasi (Bacterial Foraging Optimization Algorithm, BF), Parcacik Suru Optimizasyonu (Particle Swarm Optimization, PSO),  Genetic Algoritma (Genetic Algorithm, GA) ve Tabu Arastirmasidir (Tabu Search, TS). Her algoritma simulasyon ile 10 ila 24 katli binalar ve 2 ila 6 kabin ile test edilmistir. Sonuclar ABC ve TS algoritmalarinin daha iyi bir ortalama yolculuk zamani verdigini gostermistir. Ayrica Benzetimli Tavlama algoritmasinin yeni bir versiyonu olan Rastgele Yeniden Baslatmali Benzetimli Tavlama (SAR) algoritmasi gelistirilmistir. SAR deney sonuclarinda en iyi 3. algoritma olarak cikmaktadir.