Geri Dön

Araç rotalama probleminin çözümünde karınca kolonisi optimizasyonu algoritmasının kullanılması

Using ant colony optimization algorithm for solving vehicle routing problem

  1. Tez No: 305346
  2. Yazar: HÜSEYİN EKİZLER
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ŞAKİR ESNAF
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 162

Özet

Araç rotalama problemi (ARP) toplam katedilen mesafeyi, dolayısıyla da toplam maliyeti optimize etmek amacıyla depoda başlayıp depoda biten ve her müşterinin bir defa ziyaret edildiği rotaların oluşturulması olarak adlandırılır.ARP, çözümü zor ve zaman alan optimizasyon problemlerinden biridir. Bu yüzden araştırmalarda ARP çözümleri için sezgisel ve metasezgisel yöntemler ağırlıklı olarak kullanılmaktadır.Bu çalışmada Kapasite Kısıtlı Araç Rotalama Problemleri (KKARP) ele alınmış ve metasezgisel yöntemlerden biri olan Karınca Kolonisi Sistemi (KKS) ile çözüm önerisi sunulmuştur. Yöntem literatürde bulunan test problemlerine uygulanmış ve elde edilen çözümler problemlerin bilinen en iyi çözümleri ile karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

Vehicle routing problem (VRP) is defined as generating routes to optimize total distance and total cost where each route starts and ends at the depot, and each customer is constrainted to be visited once.VRP is one of the difficult and time consuming optimization problems. Hence, heuristic and metaheuristic methods are generally used to solve the VRP in academic literature.In this study, Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP), which is the topic of the researches frequently, is considered. A solution is proposed to CVRP by using one of the metaheuristic methods, Ant Colony System (ACS). The method is performed on the literature benchmark problems and the obtained solutions are compared with the best known solutions.

Benzer Tezler

  1. Optimizasyon problemlerinin çözümünde melez metasezgisel bir algoritmanın tasarımı

    Designing a hybrid meta heuristic algorithm for optimization problems solutions

    GANİMET NİLAY YÜCENUR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. NİHAN ÇETİN DEMİREL

  2. Karınca kolonisi optimizasyonu ve genetik algoritma tabanlı tramp gemi rotalama ve çizelgeleme

    Ant colony optimization and genetic algorithm based tramp ship routing and scheduling

    SEHER SUENDAM ARICI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Denizcilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMRE AKYÜZ

  3. Uygun dağıtım rotası belirlenmesi probleminde hibrit sezgisel bir yöntem uygulanması

    Application of a hybrid heuristic method proposal in the applicable distribution route detection problem

    MERVE ÖZALP

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SELÇUK ALP

  4. Bulanık karar ortamında karınca kolonisi optimizasyonu yöntemiyle araç rotalama

    Vehicle routing in a fuzzy decision environment using ant colony optimization approach

    SEZGİN KILIÇ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN

  5. Kapasite kısıtlı yerleştirme rotalama probleminin bir melez karınca kolonisi algoritması ile çözümü

    Solution of capacitated location routing problem with hybrid ant colony algorithm

    SÜMEYYE GİZEM ÇAKAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HARUN REŞİT YAZĞAN