Algorithmic strategies for routing optimization in multi-stakeholder online meal delivery ecosystem
Çok paydaşlı çevrimiçi yemek teslimat ekosisteminde rota optimizasyonu için algoritmik stratejiler
- Tez No: 1024801
- Danışmanlar: PROF. DR. SEROL BULKAN, PROF. DR. GÜLFEM TUZKAYA
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Optimizasyon algoritmaları, Optimizasyon modelleri, Optimizasyon problemi, Teslimat, Optimization algorithms, Optimization models, Optimization problem, Delivery
- Yıl: 2026
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Çevrimiçi yemek dağıtım (OMD) sistemleri, siparişlerin gelişi, hazırlık süreleri ve kurye seyahat ve hizmet sürelerinin dinamik ve çoğu zaman tahmin edilemez bir şekilde değiştiği yüksek derecede belirsizlik altında çalışır. Bu özellikler, problemi statik rota belirleme düzeninden temel olarak farklı kılar ve tek seferlik optimizasyon yaklaşımlarının pratik kullanışlılığını sınırlar. Bu tezde, tüm kararları bir kerede çözmeye çalışmak yerine, genel problemin daha küçük, birbiriyle ilişkili alt problemlere ayrıştırıldığı çok adımlı bir karar verme perspektifi benimsenmiştir. Kayan ufuk çerçevesinde oluşturulan yapı, sistemin yakın gelecekteki olayları tahmin etmesine ve en son sistem durumuna göre kararları sürekli olarak gözden geçirmesine olanak tanımaktadır. Bunu yaparken, güncel olmayan bilgilere veya esnek olmayan sipariş yığınlama planlarına güvenmekten kaçınır ve operasyonel gerçekleri daha iyi yansıtan, sipariş erteleme ve rota bozma stratejileriyle desteklenen daha esnek ve duyarlı atama kararlarını mümkün kılar. Önerilen yöntemin merkezinde, birden fazla paydaşın (platform, müşteri, restoran ve kurye) beklentilerini dengeleyen çok adımlı bir algoritma yer almaktadır. Problemin amaç yapısı ve kısıtları, karşılanmayan talebi ve gerekli kurye sayısını en aza indiren bir Karma Tamsayı Programlama (MIP) modeliyle tanımlanır. Model, öncelikli olarak karşılanmayan talebi, ikincil olarak da kurye sayısını en aza indirerek daha yüksek iş gücü kullanımını teşvik ederken, alım ve teslimatların önceden tanımlanmış zaman aralıkları içinde tamamlanmasını sağlar. Ancak bu kesin model, orta büyüklükteki örneklerde bile optimuma ulaşmak açısından hesaplama maliyeti yüksek olduğundan, tezde yalnızca bir kıyaslama ölçütü olarak kullanılır. Önerilen çözüm ise, kararları zaman içinde kademeli olarak iyileştiren, kayan ufuk çerçevesinde çalışan bu çok adımlı algoritmadır. Algoritma, sistemin dar bir anlık görüntüsünden türetilen tek bir çözüme bağlı kalmak yerine, dengeleri dinamik olarak değerlendirir. Her optimizasyon adımı, önceki hesaplamalara ve yeni mevcut bilgilere dayanarak, sistemin değişen talep ve arz koşullarına gerçek zamanlı olarak uyum sağlamasına olanak tanır. Gerçekçi değerlendirmeyi desteklemek için algoritma, kuryelerin pratikteki davranışlarını ve hareketlerini yakından taklit eden bir sıralı optimizasyon akışı ortamında uygulanmaktadır. Bir dakikalık aralıklarla kayan ufuk yüksek yanıt verme hızı sağlarken, olay bazlı tetiklenen optimizasyon adımlarıyla kısıtlı hesaplama süresi ve eksik veri gibi pratik sınırlamalar dikkate alınmakta ve sistemsel aktivitenin azaldığı durumlarda gereksiz hesaplamalar da önlenmektedir. Kümeleme ve kapsamlı parametre ayarlamasına dayanan geleneksel böl ve yönet yöntemlerinin aksine, burada önerilen yaklaşımda farklı algoritmik bileşenlere ayrı sorumluluklar atanarak, koşullar değiştikçe minimum yeniden kalibrasyon gerektiren sağlam ve uyarlanabilir bir sistem ortaya konmaktadır. Yaklaşımın etkinliği; kıyaslama olarak kullanılan kesin MIP çözümlerine karşı karşılaştırmalar, kamuya açık 104 Grubhub örneği üzerindeki değerlendirmeler ve literatürdeki en yakın ilgili çalışma ile performans karşılaştırmaları dahil olmak üzere kapsamlı bir sayısal analizle gösterilmiştir. Matematiskel model ile elde edilen çözümlerle yapılan karşılaştırmalarda önerilen yöntem, ortalama %1,3 (medyan %0,28) optimallik farkıyla neredeyse optimal sonuçlar üretmiştir. 20 örneğin 10'unda kesin optimuma ulaşmış, 12'sinde ise optimumun %1'i içinde kalmıştır. Yapılan istatistiksel testler dört operasyonel ölçütün tamamında yöntemin kesin çözümden performans anlamında ayırt edilemez olduğunu göstermiştir. Strateji analizleri, iki stratejinin birlikte kullanıldığı yapılandırmanın genel olarak en iyi dengeyi sağladığını, buna karşın rota bozma stratejisinin tek başına uygulanmasının büyük örneklerde toplam siparişlerin yaklaşık %32 ila %56'sının karşılanamamasına yol açtığını ortaya koymuştur. Sistem ayrıca işletme kararlarına karşı sağlamdır. Yığınlama limiti 4'ten 2'ye düşürüldüğünde karşılanmayan sipariş oranı büyük örneklerde yaklaşık %40 artarken diğer ölçütlerdeki değişim %10'un altında kalmıştır. Bu sonuçlar, önerilen çerçevenin çok çeşitli operasyonel ortamlarda gerçek zamanlı olarak yüksek kaliteli çözümler sunabildiğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Online meal delivery (OMD) systems operate under a high degree of uncertainty, where order arrivals, preparation times, and courier travel and service durations evolve dynamically and often unpredictably. These characteristics make the problem fundamentally different from static routing settings and limit the practical usefulness of one-shot optimization approaches. Rather than attempting to resolve all decisions at once, this thesis adopts a structured, multi-step decision-making perspective in which the overall problem is decomposed into a sequence of smaller, interrelated sub-problems. Embedded inside a rolling horizon framework, this method enables the system to anticipate near-future events while continuously revising decisions based on the most recent system state. In doing so, it avoids reliance on outdated information or rigid batching plans and supports more flexible and responsive assignment decisions supported by order postponing and route dissolving strategies that better reflect operational realities. At the core of the proposed method is a multi-step algorithm that balances multiple stakeholders' (the platform, customers, restaurants, and couriers) expectations. The objective structure and constraints of the problem are formulated in Mixed-Integer Programming (MIP) format wishing to minimize both uncovered demand and the number of couriers required. By minimizing uncovered demand as the primary objective and the number of couriers as the secondary one, the model encourages higher workforce utilization while ensuring that pickups and deliveries are completed within predefined time windows. However, because this exact model becomes computationally expensive to solve to optimality even for medium-sized instances, it is used in the thesis only as a benchmark. The proposed method, on the other hand, is a multi-step algorithm structure which operates within a framework that employs rolling-horizon approach conceptually and incrementally improves its decisions over time. Rather than committing to a single solution derived from a narrow snapshot of the system, the algorithm evaluates trade-offs dynamically. Each optimization step draws on previous computations and newly available information and allows the system to adapt in real time to changing demand and supply conditions. The algorithm is implemented within a sequential optimization flow environment that closely mimics couriers' real-world behavior and movements to support realistic evaluation. Since event-triggered optimization steps account for practical limitations such as limited computation time and incomplete data, one-minute rolling horizons provide high responsiveness and also prevent unnecessary computation when systemic activity is low. Unlike traditional divide-and-conquer methods that rely on clustering and extensive parameter tuning, the approach proposed here assigns distinct responsibilities to different algorithmic components, resulting in a robust and adaptable system that requires minimal recalibration as conditions change. The effectiveness of the approach is demonstrated through comprehensive numerical analysis, including comparisons against exact MIP solutions used as a benchmark, evaluations on 104 publicly available Grubhub instances, and performance comparisons with the closest related work in the literature. In comparisons with the solutions obtained from the mathematical model, the proposed method produced near-optimal results, with an average optimality gap of 1.3% (median 0.28%). It reached the exact optimum in 10 of the 20 instances and stayed within 1% of the optimum in 12 of them. Statistical tests showed that, across all four operational metrics, the method is indistinguishable in performance from the exact solution. Strategy analyses revealed that the configuration combining both strategies provides the best overall balance, whereas applying the route-dissolving strategy on its own leads to approximately 32% to 56% of total demand going unfulfilled in large instances. The system is also robust to operational decisions: when the batching limit is reduced from 4 to 2, the unfulfilled-order rate rises by about 40% in large instances, while the change in the other metrics remains below 10%. These results demonstrate that the proposed framework can deliver high-quality solutions in real time across a wide variety of operational environments.
Benzer Tezler
- Sürdürülebilir bir hammadde olarak meşe palamudu: Tedarik zinciri ağı tasarımı
Utilization of acorns as a sustainable raw material: Supply chain network design
İREM NUR İLBAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞEYDA SERDAR ASAN
- E-ticaret firmalarında kargo toplama operasyonlarının mekansal analizi ve optimizasyonu: Esenyurt, İstanbul örneği
Spatial analysis and optimization of e-commerce company's parcel collection operations: The case of Esenyurt, İstanbul
FATMA REYYAN SARIKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ADALET DERVİŞOĞLU
- Darboğaz bir makinada metasezgisel yöntemlerletoplam hazırlık zamanı minimizasyonu
Minimization of total setup time on a bottleneck machine using metaheuristic methods
MUHAMMET AYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HALİL İBRAHİM DEMİR
- Afet sonrası insani yardım tedarik zinciri içın zaman pencereli araç rotalama probleminın hibrid genetik algoritma kullanılarak optimize edilmesi
Optimizing the vehicle routing problem with timewindows for post-disaster humanitarian supply chain usinghybrid genetic algorithm
AYESHA MAROOF
Doktora
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Ticaret ÜniversitesiFen Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. BERK AYVAZ
- Composite ant colony algorithms for transportation problems
Ulaşım problemlerinde karınca kolonisi algoritmaları
MERVE ER
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERCAN ÖZTEMEL