Araç rotalama problemine genetik algoritma yaklaşımı ve örnek bir uygulama
Genetic algorithm approach to vehicle routing problem and case study
- Tez No: 461711
- Danışmanlar: PROF. DR. ŞAKİR ESNAF
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 149
Özet
Günümüzün rekabetçi ortamında var olan ve gelecekte de var olmak isteyen işletmeler her geçen gün kendilerinden ve rakiplerinden daha iyi olmaya çalışmaktadırlar. İşletmelerin dağıtım ağı süreçlerini en iyilemek ve etkin bir şekilde yönetmek amacıyla özellikle ulaştırma, taşıma ve dağıtım konularında çeşitli kararlar alması gerekmektedir. Bu kararlardan birisi de tesislerden müşterilere gerçekleştirilecek olan rotalama kararlarıdır. Dağıtım, planlama, lojistik gibi alanlar başta olmak üzere birçok sektörde geniş uygulama alanlarına sahip olan araç rotalama problemi, optimizasyon alanında araştırmacı ve akademisyenler tarafından üzerinde uzun yıllardır yoğun olarak çalışılan popüler, çözümü zor (NP-hard) bir problemdir. Ayrıca, gerçek hayatta, sistemler için modellemede kullanılan önemli bir dağıtım problemidir. Kombinatoryal optimizasyon problemlerine uygulanabilen genetik algoritmalar (GA), doğal genetik seçim ve rastsal arama tekniklerini kullanarak çözüm bulmaya çalışan bir yöntem olarak eldeki çözümlerden hareketle daha iyi çözümler üreterek optimum veya optimuma yakın çözümlere ulaşmaya çalışır. Genetik algoritmalar kendi arama proseslerini oluşturması bakımından pek çok avantaja sahiptir. GA, en çok sıralama, çizelgeleme, atama, dağıtım, planlama problemlerinin çözümünde kullanılmaktadırlar. Bu çalışmada; meta sezgisel bir yöntem olan genetik algoritmalar yardımı ile araç rotalama problemine çözüm aranmış ve geliştirilen algoritma gerçek bir problem olan Türkiye illeri üzerinde uygulanmaktadır. Kullanılabilecek çoklu rotalar zorluk derecesi aşamalı olarak arttırılarak ve rasgele seçilerek oluşturulmaktadır. Bu rotalar, geliştirilen algoritma ile optimize edilerek çıkan sonuçlar sayısal ve görsel olarak verilmektedir. Geliştirilen algoritmanın etkinliğini ve performansını ölçmek için aynı rotalar Excel - Solver (Evolutionary) Genetik Algoritmalar Programı ve En Yakın Komşu Algoritması ile de optimize edilmektedir. Alınan sonuçlar, mesafe ve süre bakımından karşılaştırmalı olarak sunulmaktadır. Bu sonuçlara göre, geliştirilen algoritma sonuçları diğer yöntemlere göre daha başarılıdır.
Özet (Çeviri)
The corporations, which are existing in the competitive world of our time and which aim to be existing also in future, are trying to be better than themselves and their rivals day by day. The corporations should give various decisions especially in transportation, transfer and distribution in order to make their distribution net the most superior and manage it effectively. One of these decisions is the rotation decisions that will take place between the facilities and the customers. Vehicle rotation problem, which has a large application area like distribution, planning and logistics, is a popular and difficult to solve (NP-hard) problem that has been by studied for years by research specialists in optimization and academists. In addition, it is an important distribution problem that can be used to model many real-life systems. Genetic algorithms (GA), which can be applied to combinatorial optimization problems with random search techniques and natural genetic selection, aims to reach optimum or almost optimum solutions by creating better solutions considering the existing results. Genetic algorithms has many advantages about setting up its search processes. GA is mostly used in solving the problems of sorting, scheduling, assingment, distribution and planning. In this study, a solution has been searched for vehicle rotation problems with the help of GA that is a metaheuristic method and the developed algorithm has been applied on cities in Turkey that constitutes a real problem. The multi routes that can be used have been formed by its level of difficulty being increased progressively and by being chosen randomly. Once these routes have been optimized with the developed algorithm, the results have been submitted numerically and visually. The same routes are optimized with Excel-Solver (Evolutionary) genetics algorithm program and Nearest Neighborhood Algorithm to measure the effectiveness and performance of the developed algorithm. The results have been presented comparatively with a view to distance and time. According to these results, the results of the developed algorithm are more successful than the other methods.
Benzer Tezler
- Kümeleme ve genetik algoritma destekli yaklaşımlarla kapasite kısıtlı araç rotalama probleminin çözümü: perakende zincirinde uygulanması
Solution of the capacity constraint vehicle routing problem with cluster and genetic algorithm based approach: a retail chain application
TOLGA ŞEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HARUN REŞİT YAZĞAN
- 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
2020
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SELÇUK ALP
- İnsansız hava aracıyla araç rotalama problemine genetik algoritma yaklaşımı
Genetic algorithm approach for drone routing problem
AHMET MACİT AYTEKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. NİHAN ÇETİN DEMİREL
- Araç rotalama problemleri ve zaman pencereli stokastik araç rotalama problemine genetik algoritma yaklaşımı
Vehicle routing problems and genetic algorithm approach to the stochastic vehicle routing problem with time windows
ŞÜKRAN ŞEKER
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ALİ FUAT GÜNERİ
- Değişken komşuluk arama sezgisel yaklaşımı ve tedarik zinciri yönetiminde bir uygulama
Variable neighbourhood search heuristic method and an application in a supply chain management
HACER YUMURTACI AYDOĞMUŞ
Doktora
Türkçe
2011
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. Ş. ALP BARAY