Evolutionary algorithms for solving a multi-objective green vehicle routing problem
Çok amaçlı bir yeşil araç rotalama probleminin çözümü için evrimsel algoritmalar
- Tez No: 573705
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ KORHAN KARABULUT
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Araç yönlendirme problemi, Evrimsel algoritmalar, Genetik algoritmalar, Çok amaçlı birleşi problemleri, Çok amaçlı programlama, Vehicle routing problem, Evolutionary algorithms, Genetic algorithms, Multiobjective combinatorial optimization, Multiobjective programming
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yaşar Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yeşil Araç Rotalama Problemleri, nakliye araç filolarının sebep olduğu çevre kirliliklerinden ötürü artan ölçüde önem kazanmaktadır. Fosil yakıtlı araçların yaydıkları CO2 miktarı bu araçların yakıt tüketimlerinin azaltılmasıyla daha az bir seviyeye indirgenebilir. Bu tez çalışmasında, Çok Amaçlı Yeşil Araç Rotalama Problemi üzerinde çalışılmıştır. Problem içerisinde iki amaç fonksiyonu kullanılmıştır: araçların toplam kat ettiği mesafenin en aza indirgenmesi ve toplam yakıt tüketiminin en aza indirgenmesi. Çözüm için bilinen yöntemlerden olan NSGA-II and 𝝐-MOEA uyarlanarak uygulanmış, yeni bir çok amaçlı yerel arama sezgisel yöntemi önerilmiş ve de Path-Relinking sezgisel yöntemi çok amaçlı problem yapısına göre uyarlanmıştır.
Özet (Çeviri)
Green Vehicle Routing Problems (GVRPs) increasingly gain prominence due to the environmental issues created by the transportation vehicle fleets. The amount of CO2 emissions caused by the fossil fuel vehicles can be decreased by reducing the amount of fuel consumption of these vehicles. In this thesis, a Multi-Objective Green Vehicle Routing Problem (MOGVRP) was studied. Two objectives were taken into consideration in the problem: minimizing the total distance and minimizing the total fuel consumption of all vehicle routes. Two state-of-the-art methods NSGA-II and 𝝐-MOEA were adapted and applied for the solution of the problem, a multi-objective local search heuristic was proposed, and Path-Relinking heuristic was modified for the multi-objective problem.
Benzer Tezler
- Sürdürülebilir toplu konut yerleşmesi tasarımı için Pareto genetik algoritmaya dayalı bir model önerisi: SSPM
A model for sustainable site layout design with pareto genetic algorithm: SSPM
YAZGI AKSOY
- Çok amaçlı optimizasyon algoritmalarının tasarımı için kümeleme esaslı yeni bir arşiv indirgeme yönteminin geliştirilmesi ve uygulanması
Development and application of a new clustering-based archive reduction method for the design of multi-objective optimization algorithms
MUSTAFA AKBEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAMDİ TOLGA KAHRAMAN
- UTADIS based multi-objective evolutionary algorithms for medical diagnosis problems
Tıbbi teşhis problemleri için UTADIS temelli çok amaçlı evrimsel algoritmalar
HALENUR ŞAHİN MAHMUTOĞULLARI
Doktora
İngilizce
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERHAN DURAN
DOÇ. DR. ERTAN YAKICI
- Çok amaçlı optimizasyon problemlerinin çözümü için yeni bir stratejik yaklaşım
A new strategic approach for solving multi-objective optimization problems
SÜMEYRA CİHANGİROĞLU AKBEY
Doktora
Türkçe
2025
İnşaat MühendisliğiFırat Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEDAT SAVAŞ
- Assortment planning with multi-objective evolutionary algorithms
Çok amaçlı evrimsel algoritmalar ile ürün çeşitliliği planlaması
KEMAL BERKAN ARIK
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
İşletmeVrıje Unıversıteıt Amsterdamİş Analitiği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. JOOST BERKHOUT
PROF. DR. RUBEN BROKKELKAMP