Kesin olmayan talepler ile araç atama problemine dinamik bir yaklaşım
A dynamic approach to vehicle allocation problem with uncertain demands
- Tez No: 151671
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. TUFAN DEMİREL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Dinamik Araç Atama ve Rotalama, Küresel Pozisyonlama Sistemi, Yolculuk Zamanı Modeli, Simülasyon, Optimal Kapasite. ıx, Dynamic Vehicle Allocation and Routing, Global Positioning System, Traveling Time Model, Simulation, Optimal Capacity
- Yıl: 2004
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET Günlük hayatımızın gittikçe önemli bir parçası haline gelen dağıtım ve ulaştırma ağlarının önemli bir bileşeni olan araçların atanmasına yanıt verebilecek bir model ortaya atılmış ve tartışılmıştır. Araçların değişken hızlar ile öklitsel bir coğrafyada oluş zamanı, yeri ve gereksinim duyduğu servis zamanı rassal olan, olay meydana gelmeden önce kesin olarak bilinemeyen taleplere yanıt vermek amacı ile seyrettiği bir sistem tasarlanmıştır. Amacımız, zaman ekseninde müşterilerin bekleme zamanlarını minimize edecek bir politika bulmaktır. Çalışmamıza araç atama ve çizelgeleme problemleri ele alınarak ve dinamik atama probleminin geleneksel (statik) probleminden farkları ortaya konularak başlanmıştır. Dinamik problemler için bir ölçüt olabilecek dinamiklik derecesi kavramı irdelenmiştir. Dinamik atama yaklaşımımızı mümkün ve fizıbil kılan teknik ve teknolojiler, bazı maliyet analizleri ile birlikte değerlendirilmiştir. Takip eden bölümde İstanbul Kenti için mesafenin bir fonksiyonu olan temel bir yolculuk modeli kabul ve yöntemleri ile birlikte kurulmuştur. Çalışmamızın son bölümünde dinamik müşteri taleplerine etkin yanıt vermek üzere tasarlanan atama yaklaşımımızin ve literatürde kendine yer bulmuş alternatif atama politikalarının davranışları simülasyon modeli aracılığı ile gözlemlenmiştir. Yapılan simülasyon koşumları ile farklı yoğunluktaki müşteri talepleri altında yaklaşımımızın performansı tecrübe edilmiştir. Yaklaşımımızın hafif, az yoğun, yoğun ve çok yoğun müşteri talepleri altında alternatif politikalara göre daha etkin performans gösterdiği gözlenmiştir. Çalışmamız, temel maliyet yapıları dahilinde, yoğun trafik altında ve önerdiğimiz yaklaşım için optimal filo büyüklüğü tespit edilerek sonlandırılmıştır.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT Distribution and transportation networks become an important part of our daily life gradually. We introduced and discussed a model, which can answer vehicle allocation problem, which is an important component of these networks. A system has been built in which vehicles traveling at a variable velocity in a Euclidean region to satisfy customer requests, whose time of arrival, location and on-site service time are stochastic and definitely unknown before the happening of the events. The objective is to find a policy to service demands over time period that minimizes the expected waiting time of customers. We began by dealing with vehicle allocation and programming problems also exposing the differences between conventional (static) and dynamic vehicle routing problem. Degree of dynamism concept, a possible performance measure for the dynamic problems, has been discussed. Technical and technological structures that enable and make feasible our dynamic allocation approach, with cost analysis have been analyzed. In the following chapter, a basic transportation model, which is a function of distance, has been formed with its assumptions and methods. In the final chapter of our study, behavior of alternative allocation policies and our allocation policy that has been projected to answer dynamic customer requests have been analyzed. Performance of the alternative allocation approach has been tested with several simulation runs under various customer demand levels. We also observed that our approach performs better under light, less high, high and very high customer demands than alternative policies. Our study has been finalized while determination of optimal fleet size for proposed policy under high traffic with general cost structures.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini
Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods
CYLAS KIGANDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL
- Multi agent planning under uncertainty using deep Q-networks
Derin Q-ağları kullanımı ile belirsizlik altında çoklu ajan planlaması
FARABİ AHMED TARHAN
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NAZIM KEMAL ÜRE
- Atherosklerotik kalp hastalıklarında risk faktörleri
Risk factors in the coronary artery disease
MURAT SUHER
- Dokuma kumaşlarda örgü tipinin ham kumaşın boyutları ve geometrik özellikleri üzerindeki etkilerinin araştırılması
Başlık çevirisi yok
EMEL ÖNDER
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER