Depo operasyonlarının planlanması için genetik algoritma esaslı bir model
A genetic algorithm based approach for planning warehouse operations
- Tez No: 245794
- Danışmanlar: DOÇ. DR. OSMAN KULAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Depo yönetimi, Lojistik, Lojistik yönetim, Warehouse management, Logistics, Logistic management
- Yıl: 2009
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Pamukkale Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzde depo operasyonlarının etkin olarak yönetilmesi lojistik firmalarının en önemli hedeflerinden birisidir. Depo operasyonlarının yönetilmesi sırasında yoğun olarak iki tip problemle karşılaşılmaktadır. Bunlardan birincisi sipariş hazırlıklarına yönelik siparişlerin gruplandırılması, ikincisi ise gruplanan siparişlere ait toplama aracı rotasının belirlenmesidir. Firmalarının etkin ve ekonomik sipariş toplama planlarını oluşturabilmeleri için bu problemlerin eş zamanlı olarak çözmeleri gerekmektedir. Bu çalışmada özellikle çapraz geçitli depo sistemleri için sipariş gruplarını ve ilgili gruplara ait araç rotalarını birlikte çözen yöntemler önerilmektedir. Bu amaçla GANN (Genetik Algoritma-En Yakın Komşu) ve GAS (Genetik Algoritma-Kazanç) olarak adlandırılan iki farklı yöntem geliştirilmiştir. Yöntemlerin etkinliğini belirlemek ve alternatifleri karşılaştırmak için farklı sipariş sayısı, hazırlık süresi, ağırlık ve toplama koordinatlarını içeren deney problemleri rastsal olarak oluşturulmuş ve test edilmiştir. Çalışmada sunulan yöntemlerin etkinliği GABM (Genetik Algoritma Gruplama Metodu) yöntemi ile klasik depo yerleşimi kullanılarak karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak, GANN yönteminin hem çapraz geçitli hem de klasik depo için GAS ve GABM yöntemlerinden daha iyi sonuçlar verdiği belirlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Nowadays one of the most important aims of logistic companies is to manage warehouse operations effectively. During the management of warehouse operations two types of problems are encountered densely. First one is to define order batches and second one is to determine a suitable vehicle route for batched orders. In order to compose effective and economic distribution plans, these problems should be solved simultaneously. In this study, novel cluster-based genetic algorithm approaches namely Genetic Algorithm-Nearest Neighbor (GANN) and Genetic Algorithm-Saving (GAS) are proposed to solve order batching and vehicle routing of relevant batch for cross aisle warehouse systems especially. Detailed numerical experiments are carried out to evaluate the performances of the proposed GAs. Various problem instances including the number of order, setup time, weight, and picking coordinates are generated randomly. The effectiveness of the methods was compared with GABM using classic warehouse layout in the study. As a result, it was determined that GANN method produced better solutions than GAS and GABM methods for both cross aisles and classic warehouse layout.
Benzer Tezler
- Enhancing warehouse efficiency through geographic information system and genetic algorithm
Coğrafi bilgi sistemleri ve genetik algoritma ile depo verimliliğinin artırılması
ONUR YÜREKLİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED ENES ATİK
- Bütünleşik AHP ve TOPSIS yöntemiyle bölgesel düzeyde afet depo yeri seçimi: Somali örneği
An integrated AHP-TOPSIS approach for disaster warehouse location selection at regional level: A case study of Somalia
ABDULRAZAK YASİN MOHAMED
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
İşletmeKaradeniz Teknik Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİRDOĞAN BAKİ
- Afet lojistiği kapsamında Bayrampaşa ilçesi analizi
Humanitarian disaster logistics, an analysis of Bayrampasa district
NURİ GENÇAY GENÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEDA KUNDAK
- Gıda lojistiğinde dağıtım maliyetlerinin minimizasyonu için araç rotalama problemi: İstanbul içi dağıtım için bir uygulama
Vehicle routing problem for minimizing distribution costs in food logistics: A case study on urban distribution in Istanbul
İREM BOZDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEMİH ÖNÜT
- Emergency medical system design for disaster response
Afete müdahale için acil tıp sistemi tasarımı
MEHMET KÜRŞAT ÖKSÜZ
Doktora
İngilizce
2020
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ITIR SATOĞLU