Geri Dön

Genetik algoritma ile kapasiteli servis güzergahı belirlenmesi ve bir uygulama

Capacitated vehicle routing with genetic algorithm and an application

  1. Tez No: 232946
  2. Yazar: ÖZLEM TABAK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. YAŞAR HOŞCAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Anadolu Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 97

Özet

Bu tezde ETİ Gıda A.Ş.'nin personel servis güzergahlarını genetik algoritma ile belirleyen bir karar destek sistemi oluşturulmuştur. Visual Basic 6.0 ile hazırlanan bu karar destek sistemi, çalışanların bilgilerinin ve servis duraklarının bulunduğu veri tabanı kullanmaktadır. Veri tabanı yönetim sistemi olarak Access kullanılmıştır. Önceden belirlenmiş ve değiştirilmek istenmeyen durak yerleri, MapInfo programı ile harita üzerinde işaretlenmiştir. Durak yerlerinin işaretlenmesi için gerekli yollar Eskişehir haritasından yararlanılarak oluşturulmuştur. Yazılan kodlarda, kümeleme yöntemi, genetik algoritma kullanarak uygulanmıştır. Vardiyalara göre en kısa yol, uygun servis sayıları ve dolaşım süreleri belirlenmiştir. Genetik algoritma sonrası oluşan sonuçlara yerel iyileştirmeler uygulanarak her bir servisin güzergahı, servislerin kapasite ve dolaşım süreleri kısıtlarını aşmayacak şekilde düzenlenmiştir. Elde edilen sonuçlar raporlanmış ve mevcut durumla karşılaştırılmıştır. Raporlar, yetkililerin kısa ve öz bir şekilde gerekli bilgileri elde edebileceği tasarımda, gelecekte alacakları kararlarda yardımcı ve düşük maliyetli rotaları model üzerinde görebilecekleri şekilde, Crystal Reports programı kullanılarak hazırlanmıştır. Raporlama yapılırken personel bilgileri, servis bilgileri ve maliyet bilgileri göz önüne alınmıştır.

Özet (Çeviri)

In this thesis, a decision support system which is specified to ETİ Gıda A.Ş.?s personnel bus routing by genetic algorithm is created. This decision support system is implemented by Visual Basic 6.0 that includes personnel information and bus stops database. Access is used as database management systems to keep the information. Bus stops which are predetermined and unwanted to be changed are marked on map by using MapInfo software. Necessary roads for marking bus stops are formed by using Eskişehir map. In generated codes, for the shortest path, feasible bus numbers and feasible circulation time for shifts, cluster method is used with genetic algorithms. After finding results of genetic algorithm, local optimizations are implemented and bus stops are determined for every single bus without exceed capacity of buses and circulation time constraints. Acquired results are reported and compared with current condition. These reports are designed to obtain required information briefly and also helped for future decisions and could show low cost routing at model for authorized personnel. To show these reports Crystal Reports is used.While reporting, information of personnel, bus and cost are considered.

Benzer Tezler

  1. Marmaray hattının bulanık ı̇nme ve bı̇nme oranları ı̇le çı̇zelge optı̇mı̇zasyonu

    Marmaray timetable scheduling optimization with fuzzy passenger arrival-alighting rates

    VİLDAN KİSTİK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    EkonometriMarmara Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TUNCAY CAN

  2. Cost-oriented optimization of battery pack sizing and electrical design of the battery system for electrified bus rapid transit systems

    Metrobüs sistemlerinin elektrifikasyonu için maliyet odaklı batarya sistemi boyutlandırma optimizasyonu ve batarya paketi elektriksel tasarımı

    YİĞİT İŞCANOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT YILMAZ

  3. Afet sonrası sahra hastanelerinin yerleşimi için genetik algoritma uygulaması: İstanbul vakası

    Using genetic algorithm for locating post-disaster field hospitals: The case of İstanbul

    YEŞİM KÖMÜRCÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEDA UĞURLU

  4. Analytical models and cross-layer delay optimization for resource allocation of noma downlink systems

    Aşağı yönlü noma sistemlerinde kaynak tahsisi için analitik modeller ve katmanlar arası etkileşimli gecikme optimizasyonu

    ÖMER FARUK GEMİCİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN

    DR. İBRAHİM HÖKELEK

  5. Genetik algoritmalar yardımıyla acil servis istasyonu yerleşiminin optimizasyonu

    Optimization of location of emergency service station using genetic algorithms

    KEMAL ÇAKAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    İşletmeAtatürk Üniversitesi

    İşletme Bölümü

    PROF. DR. ERKAN OKTAY