Geri Dön

Çok amaçlı ve çok konumlu aktarmalı taşıma problemlerinin genetik algoritma ile optimizasyonu

Optimization of the multi-objective and multi-location transshipment problems with genetic algorithm

  1. Tez No: 201376
  2. Yazar: ALİ VARLI
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. NİHAN ÇETİN DEMİREL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Aktarmalı tasıma problemi, çok amaçlı optimizasyon, genetik algoritma, güç pareto evrimsel algoritması, SPEA2, lojistik, tedarik zinciri, Transshipment problem, multi-objective optimization, genetic algorithm, strength pareto evolutionary algorithm, SPEA2, logistics, supply chain
  7. Yıl: 2007
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 123

Özet

Lojistik ve tasıma problemlerinin çözümünde genetik algoritmaların kullanımı son derece yaygınlasmıstır. Özellikle çok amaçlı problemlerin optimizasyonunda genetik algoritmalar çok basarılı sonuçlar vermektedir. Bu çalısmada, çok amaçlı ve çok konumlu bir aktarmalı tasıma probleminin maliyet, hizmet düzeyi, gecikme zamanları ve kalitesizlik amaçlarının aynı anda optimize edilmesi amaçlanmıstır. Aktarmalı tasıma problemleriyle ilgili yapılmıs önceki çalısmalarda genellikle maliyet ve doluluk oranı üzerinde yogunlasılmıstır. Ayrıca son zamanlarda buna gecikme zamanları da eklenmistir. Ancak, hem üretici ve satıcılar hem de müsteriler açısından en önemli kriterlerden biri haline gelen kalite faktörü göz ardı edilmistir. Bu yüzden çalısmamızda kalite amacının probleme entegre edilmesi bir gereklilik olarak görülmüstür. Bu sayede daha kapsamlı ve daha gerçekçi bir optimizasyon problemi elde edilmistir. Problemin çözümü için ?Güç Pareto Evrimsel Algoritması? (SPEA2) metoduna dayanan bir genetik algoritma önerilmistir. Bu bize aralarından seçim yapabilecegimiz pareto optimal sonuçlar sunar. Çok amaçlı problemlerin çözümü için bu yaklasım daha gerçekçi ve daha esnek bir çözüm saglar. Farklı durumlar için en uygun çözüm seçilebilir. En iyi çözümler kümesinden bir karar vermek yalnızca tek bir çözüm üreten yöntemlerden daha avantajlıdır. Çünkü bu sayede karar vericiler için belli kosullarda daha önemli görülen amaçlar maksimum derecede tatmin edilirken, aynı zamanda daha az öneme sahip olanlar da göz ardı edilmemis olacaktır.

Özet (Çeviri)

Genetic algorithms became very popular on solving logictics and transportation problems. Genetic algorithms give very successful results, especially when dealing with multi-objective optimization problems. In this study, it is aimed to optimize cost, service level, lead times, and quality deficiency objectives of a multi-objective and multi-location transshipment problem at the same time. Preceding studies about transshipment problems deliberated mostly on cost and service level. Furthermore, lead times were added in recent studies. However, quality, which became the most important criterion for producers, retailers, and customers, was mostly disregarded. Therefore it became an obligation for us to integrate the quality objective to our problem. In this way, a more comprehensive and realistic optimization problem was achieved. We propose a genetic algorithm based on the ?Strength Pareto Evolutionary Algorithm? (SPEA2) method to solve this problem. This gives us the opportunity to choose one from the pareto optimal solutions. This approach gives a more realistic and flexible solution to multi-objective optimization problems. In different circumstances, the most convenient solution can be choosen. It is more advantageous to make a decision from a set of best solutions than methods which produce only one solution. Because in this way, the objectives which seem more important for decision makers according to some conditions will be satisfied maximal, at the same time the less important ones will not be disregarded.

Benzer Tezler

  1. Uncapacitated multiple allocation hub location problem under congestion

    Trafik sıkışıklığı altında çok atamalı kapasite kısıtsız ana dağıtım üssü yerleşim problemi

    ÇAĞRI ÖZGÜN KİBİROĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YUSUF İLKER TOPCU

  2. Transforming feedback control systems on whiteboard into Matlab via a deep learning based intelligent system

    Derin öğrenme tabanlı akıllı bir sistem ile beyaz tahtadaki geribeslemeli kontrol sistemlerinin Matlab ortamına aktarılması

    DORUKHAN ERDEM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR

  3. Evaluation of interchange stations as public spaces: The case of Sogutlucesme Station

    Aktarma merkezlerinin kentsel mekan bağlamında değerlendirilmesi: Çalışma alanı Söğütlüçeşme İstasyonu

    SULTAN SELİN SAĞLAM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EDA BEYAZIT İNCE

  4. Türkiye'de deniz ulaştırmasında 2023 plan hedeflerine yönelik konteyner limanlarının karşılaştırmalı analizi

    Comparative analysis of container's ports for the 2023 plan targets through sea transportation in Turkey

    AYHAN SALAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Deniz Bilimleriİstanbul Üniversitesi

    Deniz İşletmeciliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEM GAZİOĞLU

  5. Isparta ili yöresel kadın giysileri

    Regional women clothes of the city Isparta

    ZERRİN KARTAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Güzel SanatlarSüleyman Demirel Üniversitesi

    Geleneksel Türk El Sanatları Ana Sanat Dalı

    DOÇ. DR. FİLİZ NURHAN ÖLMEZ