A genetic algorithm based solution approach for TDVRP
TDVRP için genetik algoritma bazlı bir çözüm yaklaşımı
- Tez No: 343515
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SEROL BULKAN, DOÇ. DR. EKREM DUMAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 54
Özet
VRP (Araç Rotalama Problemi), zamana bağlı olarak değişen seyahat süreleri kullanıldığında gerçek uygulamalara daha iyi çözümler üretmekte fakat problem daha karmaşık hale gelmektedir. Bu çalışmada VRP probleminin bu varyasyonu olan TDVRP ele alınacaktır. Çalışma boyunca bu problem için matematiksel model oluşturulacaktır. Oluşturulan MIP (Karma Tam Sayılı Doğrusal Programlama) modeli derinlemesine ele alınacak ve bu model için genetik algoritma uygulanacaktır Çalışma boyunca sürekli bir zamana dayalı fonksiyon kullanılacaktır. Alternatif olarak basamak fonksiyonu kullanılabilir. Bu çalışmada diğer kısıtların etkisini daha yakından incelemek amacıyla sınırlı sayıda eşdeğer araç kullanılacaktır ve modelin karmaşıklığı önlenecektir. Çalışmanın amacı TDVRP için rekabetçi bir çözüm yaklaşımı oluşturmaktır.
Özet (Çeviri)
VRP (Vehicle Routing Problem) generates more realistic and good solutions when time dependent travel times are used, but besides the problem becomes more complicated. In this study, this version of VRP will be examined which is TDVRP. During the study the mathematical model for the problem will be generated. Generated MIP (Mixed Integer Programming) model will be examined in depth and genetic algorithm will be generated for this model. Within the study a continuous time dependent function will be used. As an alternative a step function can be used. The study will assume that there is a limited number of identical vehicles, in order to examine closely the effects of the other constraints, which will also avoid the complexity of the model. The purpose of the study is to generate a competitive solution approach for TDVRP.
Benzer Tezler
- A genetic algorithm based solution approach for vehicle routing problem
Araç rotalama probleminde genetik algoritma tabanlı çözüm yaklaşımı
MELTEM YAKTUBAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAdana Bilim ve Teknoloji ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TOLUNAY GÖÇKEN
- A genetic algorithm based approach for simultaneously solving U-shape mixed-model assembly line balancing and sequencing problem
U-şekilli karışık modelli montaj hatlarında hat dengeleme ve model sıralama problemlerinin eşzamanlı çözümü için genetik algoritma tabanlı bir yaklaşım
ALPER HAMZADAYI
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÖKALP YILDIZ
- Paralel tezgahlarda yükleme ve çizelgeleme problemi için karma tamsayılı modelleme ve genetik algoritma temelli yeni bir çözüm yaklaşımı
Mixed integer modeling for parallel machine loading and scheduling problem and a new genetic algorithm based solution approach
ESRA ERBAŞTA
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUZAFFER KAPANOĞLU
- Genelleştirilmiş tek yönlü dairesel yerleşim problemine genetik algoritma tabanlı bir çözüm yaklaşımı
A genetic algorithm based solution approach to generalized unidirectional circular layout problem
FERİŞTAH ÖZÇELİK
Doktora
Türkçe
2007
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. ATTİLA İŞLİER
- Sağlık kuruluşu konumlandırma problemi için bir genetik algoritma
A genetic algorithm for healthcare facility location problem
MELİKE İŞBİLİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZEYNEP PELİN BAYINDIR
DOÇ. DR. CEM İYİGÜN