حل مشكلة البائع المتجول باستخدام الخوارزمية الجينية: دراسة تطبيقية على دهانات المدينة مصراتة

الملخص

تعد بحوث العمليات من أهم الأساليب الكمية التي تساعد المؤسسات على مواجهة المشكلات المعقدة عبر حلول دقيقة مبنية على النماذج الرياضية والتحليل الحاسوبي. ومن أبرز هذه المشكلات وأكثرها شيوعًا مشكلة البائع المتجول (Traveling Salesman Problem - TSP)، التي تهدف إلى إيجاد أقصر مسار يمر بمجموعة من المواقع مرة واحدة فقط قبل العودة إلى نقطة البداية. وتكمن صعوبة هذه المشكلة في النمو الأسي لعدد المسارات الممكنة مع زيادة عدد المواقع، مما يجعل الوصول إلى الحل الأمثل يدويًا أمرًا بالغ الصعوبة. في هذا السياق، تهدف هذه الدراسة إلى تطبيق الخوارزمية الجينية (Genetic Algorithm - GA) كأحد الأساليب الاسترشادية لمعالجة مشكلة البائع المتجول في حالة عملية لدهانات المدينة مصراتة .(Almadina Misurata Paints) وقد تم جمع بيانات المواقع باستخدام خرائط Google، وإعداد مصفوفة المسافات بينها، ثم استخدام أداة Solver في برنامج Microsoft Excel عبر محرك الحل التطوري (Evolutionary Method) لتحديد المسار الأقرب إلى الأمثل. أظهرت النتائج انخفاض طول المسار الكلي من (66.3 كم) في المسار الحالي إلى (48.6 كم) في المسار المحسن، أي بانخفاض قدره (17.7 كم) وبنسبة تحسن بلغت نحو (26.7%). ويعكس هذا التحسن دور الخوارزمية الجينية في تقليل المسافة المقطوعة، بما يسهم في خفض التكاليف التشغيلية، تقليل استهلاك الوقود، وتوفير الوقت، الأمر الذي يعزز من كفاءة الأداء ويُحسن مستوى الخدمة المقدمة للعملاء. وتؤكد هذه الدراسة أهمية توظيف الخوارزميات الاسترشادية ضمن إطار بحوث العمليات لمعالجة مشكلات المسارات داخل المؤسسات، مع ضرورة تحديث بيانات المواقع والمسافات بصورة دورية لضمان استمرار ملاءمة الحلول المقترحة، وإمكانية توسيع نطاق التطبيق ليشمل مشكلات أخرى مثل توزيع المواد الخام أو جدولة عمليات النقل