Geri Dön

Solving the 3D container loading problem with metaheuristics

3 boyutlu konteyner yükleme probleminin metasezgisellerle çözülmesi

  1. Tez No: 266248
  2. Yazar: GÜLESİN SENA DAŞ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. TÜRKAY DERELİ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 137

Özet

Konteyner Yükleme (KY) oldukça ilginç ve çözülmesi çok zor bir problemdir. Bir grup küçük dikdörtgen nesnenin, boyutları bilinen dikdörtgen bir konteynere; konteyner hacminden maksimum şekilde faydalanmak amacıyla yerleştirilmesidir. Yöneylem Araştırması (YA) yazını problemi NP-zor olarak sınıflamaktadır. Problemin karmaşık doğası gereği, bu tezin ilk kısmında sürü zekası tabanlı iki çözüm yaklaşımı ismen Karınca Kolonisi Optimizasyonu (KKO) ve Arı Algoritması (AA) KY problemini çözmek için önerilmiştir. Bu yaklaşımlarla elde edilen sonuçlar yazında mevcut diğer yaklaşımlarla kıyaslanmış ve bu yaklaşımların performansları tartışılmıştır. Önerilen algoritmalarla kıyaslandığında AA'nın performansının daha iyi olduğu görülmüştür. Bunlara ek olarak, bir KY problemine ait doldurma düzeninin belirlenmesi ve görüntülenmesi için bir KY karar destek sistemi de tasarlanmıştır.Tezin ikinci kısmında ise, gerçek bir endüstriyel problemden esinlenen çok-amaçlı bir KY (ÇAKY) problemi tanıtılmıştır. ÇAKY problemin ana amacı; bir grup nesnenin herhangi bir çakışmada olmadan, yüklenen nesnelerin toplam ağırlığını ve konteyner kullanım oranını eş zamanlı maksimize ederek konteynere yüklemektir. Bu iki amaç, bir nesnenin hacminin ağırlığına orantılı olmadığında çoğunlukla birbirine zıttır. Problem seçilmiş çok-amaçlı optimizasyon metotları (Hedef Programlama ve Ağırlıklı-Toplam) ve Tavlama Benzetimi algoritması vasıtasıyla çözülmüştür. Önerilen algoritmalar bir dağıtım firması tarafından sağlanan gerçek veri üzerine test edilmiş ve elde edilen sonuçların firmanın ulaştırma politikasına olumlu etkisi tartışılmıştır.

Özet (Çeviri)

Container Loading (CL) is a quite interesting and very difficult problem to solve. Given a set of small rectangular items and a rectangular container with known dimensions, the aim is to load the items into the container in such a way that maximum volume utilization of the container is achieved. The Operations Research (OR) literature classifies this problem as NP-hard. Due to the complex nature of the problem, in the first part of this thesis two swarm intelligence (SI) based solution approaches namely Ant Colony Optimization (ACO) and Bees Algorithm (BA) are offered to solve the CL Problem. The results obtained with these approaches are compared with the available approaches in the literature and the performances of these approaches are discussed. Comparison of the proposed approaches in terms of utilization ratio revealed that BA is the best performing algorithm. In addition to this, a CL decision support system - to determine and visualize the packing pattern of a CL problem - is also designed.In the second part, a multi-objective CL (MOCL) problem inspired from a real industrial problem is introduced. The main goal of the MOCL problem is to pack a group of items into the container without any overlap while maximizing the total weight of the packed items and the utilization rate of the container simultaneously. These two objectives are conflicting since the volume of an item is usually not proportional to its weight. The problem is solved via selected multi objective optimization methods (Goal Programming and Weighted-Sum) and the Simulated Annealing algorithm. The proposed algorithms are tested on real data provided by a distribution company and the positive impact of the obtained solution to the company?s transportation policy is discussed.

Benzer Tezler

  1. Üç boyutlu palet yükleme probleminin karışık tam sayılı programlama (MILP) ve hibrit genetik algoritma ile çözümü

    Solving the 3D-pallet loading problem by a mixed integer linear programming and a hybrid genetic algorithm

    SENA KIR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HARUN REŞİT YAZĞAN

  2. Konteyner yükleme probleminin çözümü için genetik algoritma bazlı hibrit yaklaşım

    Genetic algorithm based hybrid optimization approach for container loading problem

    AYKUT ŞEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBursa Teknik Üniversitesi

    Akıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ YUNUS DEMİR

  3. Large deflections of non-linear bi-modulus functionally graded beams under different boundary and loading conditions

    Doğrusal olmayan çift modüllü fonksiyonel derecelendirilmiş kirişlerin farklı sınır koşulları ve yüklemeler altındaki büyük yer değiştirmeleri

    AYHAN HACIOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEMAL BAYKARA

  4. 2x400 ton portal krenin matematiksel ve sonlu elemanlar yöntemiyle düzlem titreşim analizi

    In-plane vibration analysis of 2x400 tone gantry crane by mathematical and finite element methods

    TOLGA ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEVAT ERDEM İMRAK

  5. Yapı sistemlerinin dinamik dış etkiler altındaki davranışlarının incelenmesi

    Başlık çevirisi yok

    YAVUZ DURGUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Yapı Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERKAN ÖZER