A genetic algorithm based solution approach for vehicle routing problem
Araç rotalama probleminde genetik algoritma tabanlı çözüm yaklaşımı
- Tez No: 513791
- Danışmanlar: DOÇ. DR. TOLUNAY GÖÇKEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Adana Bilim ve Teknoloji Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 98
Özet
Klasik Araç Rotalama Probleminin (ARP) bir türü olan Zaman Pencereli Araç Rotalama Problemi (ZPARP), tedarik zinciri yönetiminin önemli bir parçası olan lojistik yönetiminin içerdiği bir taşımacılık sorununu ele alır. ZPARP, bir depodan müşterilere belirli bir zaman aralığında teslimat yapan araç filosu için optimum rotaları araştırır. Rota optimizasyonu, hızlı teslimat ve daha düşük maliyetle müşteri memnuniyetine olan etkisinden dolayı lojistik yönetiminde önemli bir yere sahiptir. Literatüre göre, ZPARP bir kombinatoryal optimizasyon problemi olduğundan çözüm için genellikle sezgisel veya metasezgisel yöntemler tercih edilir. Bu tezde ZPARP'yi çözmek için çok amaçlı bir genetik algoritma (GA) yaklaşımı önerilmiştir. Amaçlar, araçların toplam mesafesinin ve bekleme süresinin minimizasyonu olarak belirlenmiştir. GA adımlarında bireylerin değerlendirilmesi, sıralanması ve seçilmesinde çok amaçlı optimizasyon tekniklerinden biri olan NSGA-II kullanılmıştır. Literatürde, başlangıç popülasyonunun kalitesinin algoritmalar üzerindeki etkisinden bahsedilmiştir. Bu çalışmada, başlangıç popülasyonunun etkisini analiz etmek için çok amaçlı GA'da başlangıç popülasyonu üretimi aşamasında üç farklı yöntem kullanılmıştır. Başlangıç popülasyonları ilk olarak rasgele, ikinci olarak en yakın komşu tabanlı bir algoritma ile ve üçüncü olarak da süpürme tabanlı bir algoritma ile oluşturulmuştur. Oluşturulan üç algoritma, Solomon'un karşılaştırma problemleri üzerinde test edilmiştir. Başlangıç popülasyonu süpürme tabanlı algoritma ile oluşturulan GA ile daha etkili sonuçlara ulaşıldığı görülmüştür. Bu çalışmanın amacı, GA ile elde edilen sonuçlarda başlangıç popülasyonunun etkisini ortaya koymak ve ZPARP çözümü için karşılaştırmalı bir yaklaşım sunmaktır.
Özet (Çeviri)
Vehicle Routing Problem with Time Windows (VRPTW) which is a type of classical Vehicle Routing Problem (VRP) handles a transportation issue that is comprised in the logistics management which is a substantial component of the supply chain management. VRPTW searches optimum routes for a fleet of vehicles making delivery from a depot to the customers in a specified time interval. Route optimization has a significant importance in logistics management owing to the effect on the customer satisfaction by fast delivery and lower cost. According to the literature, heuristic or metaheuristic methods are generally preferred for the solution since VRPTW is a combinatorial optimization problem. In this thesis, a multi objective genetic algorithm (GA) approach is offered to solve VRPTW. The objectives are determined as the minimization of the total distance and waiting time of the vehicles. NSGA-II, which is one of the multi objective optimization techniques is used in the evaluation, ranking, and selection of the individuals at GA steps. The influence of the quality of the initial population for an algorithm has been mentioned in different studies. In this study, three different methods are used to analyze this influence in the generation of the initial population step in multi objective GA. The initial populations are generated first randomly, second by a nearest neighbor based algorithm, and third by a sweep based algorithm. The formed three algorithms are tested on Solomon's benchmark problems. The GA with the initial population generated by sweep based algorithm has provided more effective results. The purpose of the study is to reveal the effect of initial population on the solutions obtained from GA and present a comparative approach for VRPTW solution.
Benzer Tezler
- Bozulabilir ürünlerin dağıtım planlaması için sezgisel yaklaşımlar
Heuristic approaches for distribution planning of perishable foods
UFUK YAPAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGazi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FULYA ALTIPARMAK
- Çok amaçlı konteyner yükleme ve araç rotalama problemlerinin çözümü için genetik algoritma yaklaşımı: porselen sektöründe karar destek sistemi önerisi
Genetic algorithm approach to the solution of multi-purpose container loading and vehicle routing problems: Decision support system proposal in porcelain sector
ELİF GÜLER ERMUTAF
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDumlupınar ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. DURMUŞ ÖZDEMİR
- 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
2021
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRE AKYÜZ
- Bir firmanın zaman pencereli belirli talepli araç rotalama probleminin genetik algoritma kullanılarak çözülmesi
Solving vehicle routing problem with time windows and spesific demands of a company by using genetic algorithm
BEGÜM AKSAKAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ŞEYDA SERDAR ASAN
- Dinamik ortamlar için yeni bir gerçek zamanlı evrimsel seyrüsefer planlama ve güdümleme sistemi
A new real time evolutionary navigation planning and guidance system for dynamic environments
FERHAT UÇAN
Doktora
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DENİZ TURGAY ALTILAR