Çok amaçlı aktarmalı taşıma probleminin bulanık melez evrimsel algoritma ile optimizasyonu
Optimization of the multi-objective transhipment problem with hybrid fuzzy evolutionary algorithm
- Tez No: 355689
- Danışmanlar: DOÇ. DR. NİHAN ÇETİN DEMİREL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 117
Özet
Talep parametreleri birbirinden farklı olabilen n adet mağaza veya depo konumuna sahip bir sistemi ele almaktayız. Mağazalar taleplerini karşılamak için periyodik olarak ürün sipariş etmek zorundadırlar. Mağazalar envanterlerini periyodik olarak gözden geçirip ürün tedarik ederler. Eğer mağazada stok azalırsa veya fazla stok bulunursa dengelemek için aktarmalı taşıma gerçekleştirilir. Depo konumları arasındaki aktarmalı taşımalar toplam maliyeti minimize etmek ve hizmet düzeyini maksimize etmek için kullanılır. Problemimizde karşılanması gereken amaçlarımız toplam maliyetin, tedarik gecikmelerinin ve kalite kaybının minimizasyonu, doluluk oranının ise maksimizasyonudur. Problemi karmaşıklaştıran ve çözülmesini zorlaştıran en önemli etken birbiriyle çelişen birden fazla amaca sahip olması ve karar değişkenlerinin gürültülü olmasıdır. Evrimsel algoritmalar her iki durum için de etkin çözüm üretebilme yeteneğine sahip olduğundan bu problemin çözümü için uygun bir yöntemdir. Problemin çözümü için güç Pareto evrimsel algoritması 2 (GPEA2)'ye dayanan bulanık melez bir evrimsel algoritma önermekteyiz. Önerilen algoritma, seçim operatörüne bulanık bir çıkarım sistemi ilave ederek algoritmanın performansını arttırmayı amaçlamaktadır. Deneysel çalışmalardan elde edilen sonuçlar, çok amaçlı aktarmalı taşıma problemi için önerilen bulanık melez evrimsel algoritma metodunun uygun çözümler sağladığını ve çok amaçlı problemlerin çözümünde etkin bir şekilde kullanılabileceğini ortaya koymaktadır. Bu yaklaşım en iyi çözümler kümesi arasından seçim yapmayı sağlayan Pareto optimal çözümler sunmaktadır. Ayrıca bu metot, Pareto optimal çözümler elde etmek için benzer çok amaçlı problemlere de uygulanabilir.
Özet (Çeviri)
We consider a system with n stores or stocking locations, which may differ in their demand parameters. Stores have to order products periodically to fill up their demands. Stores review their inventory periodically and procure the product. If a store runs out of stock or has surplus inventories transshipment takes place here to reconcile. Transshipments between stocking locations are used to minimize total costs and maximize service levels. The objectives to be satisfied in our problem are the minimization of total costs, lead times, and quality deficiency while maximizing fill rates. The reason that the problem becomes more complex and harder to solve is the nature of conflicting objectives and also the noisy decision variables. Evolutionary algorithms are able to propose efficient solutions in both cases, therefore it is convenient to use an evolutionary algorithm method. We propose a hybrid fuzzy evolutionary algorithm based on the strength Pareto evolutionary algorithm 2 (SPEA2) method to solve the problem. The proposed algorithm employs a fuzzy inference system to the selection operator, in an attempt to improve the algorithm performance. Empirical results show that the proposed hybrid fuzzy evolutionary algorithm for the multi-objective transshipment problem produces appropriate solutions and can be efficiently used to solve multi-objective problems. This approach provides Pareto optimal solutions which give the chance to choose from a set of best solutions. Furthermore, this method can also be applied to alike multi- objective problems to obtain Pareto optimal solutions.
Benzer Tezler
- Çok amaçlı ve çok konumlu aktarmalı taşıma problemlerinin genetik algoritma ile optimizasyonu
Optimization of the multi-objective and multi-location transshipment problems with genetic algorithm
ALİ VARLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NİHAN ÇETİN DEMİREL
- Uncapacitated multiple allocation hub location problem under congestion
Trafik sıkışıklığı altında çok atamalı kapasite kısıtsız ana dağıtım üssü yerleşim problemi
ÇAĞRI ÖZGÜN KİBİROĞLU
Doktora
İngilizce
2019
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YUSUF İLKER TOPCU
- Mathematical models for public transportation planning
Toplu taşıma planlaması için matematiksel modeller
ABDULKERİM BENLİ
Doktora
İngilizce
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAbdullah Gül ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM AKGÜN
- Dynamic investigation of diesel engine gear train system under fluctuated torque excitation
Dizel motor zamanlama dişli sistemi dinamiğinin salınımlı tork etkisi altında incelenmesi
OSMAN SUBAŞI
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. OSMAN AKIN KUTLAR
- Yüksek modüllü kolonlarla zemin iyileştirmesinin Midas GTS yazılımı ile üç boyutlu irdelenmesi
The three-dimensional examination through Midas GTS software of soil improvement by jet grouting
SEDA TEMEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
İnşaat MühendisliğiSakarya Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEDAT SERT