1.Giriş
Eniyileme teorisi, nicel olarak en iyiyi bulmayı ve bunun yöntemlerini inceler. En iyinin nasıl tanımlanacağını ve ona nasıl ulaşılacağını araştırır. Arama uzayının büyüklüğü nedeniyle kombinasyonel eniyileme problemlerinin çözümü, eniyileme yöntemlerinden faydalanmayı gerektirir. Büyük bir arama uzayı içinde gerekirci yöntemlerin kullanımı, hemen hemen imkansızdır. Çünkü bu arama uzayı içinde en iyi çözümlerin bulunması çok zaman alır. Yerel arama yöntemleri de, arama sürecinde yerel en küçük çözümde takılıp, daha iyi bir çözüm değerine ulaşılmasına engel olabilir. Arama algoritmaları için bir dezavantaj sayılan bu durum karşısında daha detaylı arama yapan arama yöntemleri geliştirilmiştir. Benzetilmiş tavlama algoritması, bu yöntemlerden birisidir.
Benzetilmiş tavlama algoritması, pek çok değişkene sahip fonksiyonların en büyük veya en küçük değerlerinin bulunması ve özellikle pek çok yerel en küçük değere sahip doğrusal olmayan fonksiyonların en küçük değerlerinin bulunması için tasarlanmıştır. Diğer olasılıksal yaklaşımlar (genetik algoritmalar, tabu arama vb.) gibi en iyi çözümün en kısa zamanda üretimini sağlar. Bu sebeple, özellikle matematiksel modellerle gösterilemeyen kombinasyonel problemlerin eniyileme uygulamalarında tercih edilir. Benzetilmiş tavlama algoritması; elektronik devre tasarımı, görüntü işleme, yol bulma problemleri, seyahat problemleri, malzeme fizigi simulasyonu, kesme ve paketleme problemleri, akış çizelgeleme ve iş çizelgeleme problemlerinin çözümlerinde başarılı sonuçlar vermiştir.
Kaynaklar
KIRKPATRICK, S., GELATT, C.D. and VECCHI, M.P., 1983. Optimization by Simulated Annealing. Science, New Series, Vol. 220, pp. 671-680.
LUTFIYYA, H., MCMILLIN, B., POSHYANONDA, P. and DAGLI, C., 1992. Composite Stock Cutting Through Simulated Annealing. Mathemetical Computing Modelling, Vol. 16(1), pp. 57-74, Great Britain.
LAI, K.K. and CHAN, J.W.M., 1997. Developing A Simulated Annealing Algorithm for The Cutting Stock Problem. Computers and Industrial Engineering, Vol. 32, pp. 115-127, Great Britain.