ارزيابي و مقايسه الگوريتم هاي بهينه سازي ژنتيك، شبيه سازي تبريد و فاخته ها در مكان يابي رقابتي تسهيلات (مطالعه موردي: بانكها)

The Assessment and Comparison of a Genetic Algorithm, Simulated Annealing and Cuckoo Optimization Algorithm for Optimization of the Facility Location under Competitive Conditions (Case Study: Banks)

اين مقاله به مكان­يابي بانكها تحت شرايط رقابتي با سطوح جذابيت متفاوت پرداخته است. مساله مكان­يابي بانكها به فاكتورهاي زيادي نياز داشته و جزء مسايل NP-HARD طبقه­بندي مي­شود. استفاده از روشهاي فراابتكاري براي حل مسايل NP-HARD عليرغم تقريبي بودن، مناسب­ترين راه حل به نظر مي­رسد. در اين تحقيق از روشهاي بهينه­سازي ژنتيك، شبيه­سازي تبريد و الگوريتم بهينه­سازي فاخته­ها در حل مساله مكان­يابي رقابتي بانكها استفاده شده است. روشها به طوري آماده شدند كه قابليت پيدا نمودن مكان بانك جديد با وجود بانكهاي رقيب را دارند و مكان بانك جديد از بانكهاي هم نوع خودش تا حد ممكن دورتر بايد باشد (هدف بازاريابي). همچنين در مجموع كل مشتريان اين نوع بانك نبايستي از يك حدي كمتر شده و ميزان جذب مشتري شعبه جديد التاسيس بانك از يك تعدادي كمتر نشود (محدوديت­ها). بدين منظور قسمتي از شهر تبريز جهت پياده­سازي انتخاب شد. در نهايت به منظور ارزيابي كيفيت و دقت الگوريتم­ها از تست تكرارپذيري و مقايسه اعداد همگرايي براي نتايج حاصل از اجراي هر الگوريتم روي داده­ها استفاده شد. نتايج حاصل از اين آزمون­ها عملكرد دقيقتر و همچنين سرعت همگرايي بيشتر، الگوريتم فاخته­ها نسبت به روشهاي بهينه­سازي ژنتيك و شبيه­سازي تبريد در بهينه­سازي مكان­يابي رقابتي بانكها را نشان مي­دهد.

This paper determines the location of bank branches under competitive conditions with different attractive conditions. Finding an optimum location of branches depends on many factors and these problems are known as NP-hard problems. Despite being approximate methods, meta-heuristic algorithms seem suitable tools for solving NP-hard problems. In this paper, Genetic Algorithm (GA), Simulated Annealing (SA) and Cuckoo Optimization Algorithm (COA) are applied for finding the best location of bank branches. From marketing point of view, the aim is to attract more customers while the number of attracted persons to a new branch should be acceptable. The new methods have capability to find the optimum location of new branches under competitive conditions. The location of a new branch should be as far away as possible from branches of the same bank. The other condition is that the total number of customers for the new branch should not be less than a specified number, while the new branch should not attract customers of old branches of the same bank more than a threshold. To fulfill this propose a part of the Tabriz city was selected for implementation. Finally, to evaluate quality and accuracy of the algorithms, several iterations with different seeds are performed. The results of statistical and final tests indicate that the accuracy and convergence speed of Cuckoo Optimization Algorithm are more than the Simulated Annealing and Genetic Algorithms in finding optimal location of bank branches under competitive conditions.