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
- A genetic algorithm based solution approach for TDVRP
TDVRP için genetik algoritma bazlı bir çözüm yaklaşımı
MEHMET SELÇUK KORKMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara ÜniversitesiMühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SEROL BULKAN
DOÇ. DR. EKREM DUMAN
- İki amaçlı açık araç rotalama problemi için bir çözüm yaklaşımı
A solution approach for bicriteria open vehicle routing problem
HAKAN TÜFEKÇİER
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜJGAN SAĞIR
- A two-step approach for the integrated multi item production/distribution planning problem under shipment consolidation considerations
Çok ürünlü entegre üretim/dağıtım planlama problemine sevkiyat konsolidasyonunu göz önüne alan iki aşamalı bir yaklaşım
ALİ SERDAR TAŞAN
Doktora
İngilizce
2007
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. LATİF SALUM
- Araç rotalama problemleri için matematiksel modeller ve subgradyant temelli çözüm yaklaşımı
Mathematical models and subgradient based solution approach for the vehicle routing problems
MELİS ALPASLAN TAKAN
Doktora
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiEskişehir Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. REFAİL KASIMBEYLİ
- A Genetic algorithm based meta-heuristic for capacitated vehicle routing problem with simultaneous pick-up and delivery
Eş zamanlı dağıtım ve toplama içeren kapasiteli araç rotalama problemi için genetik algoritma bazlı sezgisel yaklaşım
ARİF VOLKAN VURAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2003
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSabancı ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BÜLENT ÇATAY