Geri Dön

Zaman pencereli araç rotalama probleminin genetik algoritma ile modellenmesi

Modeling vehicle routing problem with time windows with genetic algorithm

  1. Tez No: 251628
  2. Yazar: PINAR DURSUN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. Y. İLKER TOPÇU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Küreselleşmenin rekabeti hızla arttırdığı son yıllarda müşteri memnuniyeti bu rekabetin en belirleyici faktörlerinden biri olmuştur. Tedarik zincirinde, ürünün ya da hizmetin müşteriye ulaştığı son aşama olan lojistik ve dağıtım şirketlerin üzerinde daha dikkatli durduğu bir alan haline gelmiştir. Ne kadar hızlı ve çok sayıda müşteriye ulaşılırsa, o kadar müşteri memnuniyeti artacaktır. Fakat bunun yanısıra şirketler, kendi maliyetlerini de azaltmaya çalışmaktadır. Sözkonusu rekabetin içerisindeki büyük lojistik ve dağıtım şirketlerinin en iyilemeye çalıştıkları problemler de büyük ve karmaşık olacaktır. Aynı anda hem müşterilerine hızlı ve kaliteli hizmet sağlamak hem de maliyetleri en aza indirmek bu şirketlerin hedefidir. Bu çalışmada, bu şirketlerin problemlerinden biri olan araç rotalama probleminin özel bir hali ele alınmıştır. Müşterilere belirli bir zaman aralığında hizmet verilebilen zaman pencereli araç rotalama probleminin çözümünde hızlı ve maliyetleri en aza indirgeyen bir rotalama ortaya konulmaya çalışılır. Belirli bir dönem için bu rotaların çıkarılması gerektiği ve problem boyutunun büyük olması nedeniyle kesin en iyileme yöntemleri yavaş çözüm vereceklerinden, sözkonusu yöntemleri kullanmak verimli olmayacaktır. Dolayısıyla en iyi çözümü garanti etmeyen fakat en iyi çözüme makul yakınlıkta çözüm elde edilebilen sezgisel yöntemler devreye girmektedir. Bu çalışmada meta-sezgisel bir yöntem olan genetik algoritma ile sözkonusu problem modellenerek, genel bir uygulama verisi üzerinde test edilmiştir. Genetik algoritmada yeni bir birey kodlama yaklaşımı olan ve bu çalışmada araç rotalama problemi için kullanılan rassal sayılı kodlama, permütasyon kodlama gibi onarıcı işlemlere gerek duymadığından modelin daha etkin ve hızlı olmasını sağlayacaktır. Bu problemi ele alan diğer modellerle karşılaştırılabilir bir model ortaya koymak, bu çalışmanın amacıdır.

Özet (Çeviri)

In recent years, globalization increases competition between companies rapidly, customer satisfaction has become one of the most significant factors of the competition. In supply chain, logistics and distribution, which is the last process that product or service reaches to customers, has become an area that companies pay more attention. Faster delivery and more customer reachability cause more customer satisfaction. But, companies should also consider and decrease their operational costs. The aim of these companies is to provide quality and speed service and minimizing the costs as well. In this study, one of the special forms of vehicle routing problem is taken into consideration. At the solution of the vehicle routing problem with time windows, which the customers can be served between a specific time windows only, a routing that minimizes the time and the costs is tried to be reached. Because of being necessary of getting the routes between a specific period and the size of problem is large, classical optimization methods are not enough because of being slow. Therefore, the heuristic methods that do not guarantee the optimal solution but can obtain a good solution are used. In this study, the problem was modeled with genetic algorithm, which is one of the meta-heuristic methods and tested over a benchmark data. Random key representation is a new approach for individual coding in genetic algorithm and does not need repairment operations as permutational coding. The aim of the study is to get a comparative model with other studies.

Benzer Tezler

  1. Modeling static and dynamic dial-a-ride problem

    Müşteri rotalama probleminin statik ve dinamik olarak modellenmesi

    DİLEK EKİZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SANEM SARIEL

  2. Çok kriterli dağıtım rotası probleminin melez bir model ile optimizasyonu

    Optimization of multi-criteria distribution route problem with hybrid model

    URAL GÖKAY ÇİÇEKLİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    İşletmeEge Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALUK SOYUER

  3. Müşteri odaklı bakım onarım faaliyetleri performansının dinamik tamirci rotalama problemi ile modellemesi ve optimizasyonu

    Modeling and optimisation of maintenance and repair activities performance by dunamic repairman problem

    ARZUM ÖZGEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HAYRİ BARAÇLI

  4. Bir firmanın zaman pencereli belirli talepli araç rotalama probleminin genetik algoritma kullanılarak çözülmesi

    Solving vehicle routing problem with time windows and spesific demands of a company by using genetic algorithm

    BEGÜM AKSAKAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ŞEYDA SERDAR ASAN

  5. Çoklu zaman pencereli ve çok kullanımlı araç rotalama probleminin çözümü için iki amaçlı sezgisel yaklaşım

    The bi-objective heuristic approach for solving the multiple time window and multiple use vehicle routing problem

    GÜLNUR EŞGÜNOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKütahya Dumlupınar Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DERYA DELİKTAŞ