Geri Dön

Logistics optimization in mobile aid provision to en route refugees

Hareket halindeki mülteciler için mobil yardım sağlanmasında lojistik eniyileme

  1. Tez No: 647343
  2. Yazar: OSMAN BATURHAN BAYRAKTAR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. FATMA SİBEL SALMAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Koç Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 108

Özet

Dünyanın en zorlu problemlerinden biri olan yerinden edilme sebebi ile, Birleşmiş Milletler Mülteciler Yüksek Komiserliği'nin Haziran 2020 verilerine göre 79.5 milyon insan yaşadıkları yerden göçmek zorunda bırakılmıştır. Bu tezin amacı, göç esnasında hareket halindeki mültecilere yönelik mobil yardım hizmetleri ile servis götürülmesi sırasında ortaya çıkan bir lojistik probleminin optimizasyonu için verimli, dinamik ve etkili bir çözüm yaklaşımı sağlamaktır. Temelde yer alan optimizasyon problemi, bir zaman-uzay ağında çok-periyotlu bir planlama ufkuna göre tanımlanmaktadır. Hareket halindeki mülteci grupları, ağda önceden belirlenmiş yollara göre her periyotta bir düğümden bitişik bir düğüme geçmektedir. Bir mülteci grubunun bir düğümde servis alabilmesi için en az bir mobil servis aracının aynı periyotta aynı düğümde olması gerekmektedir. Problem, grupların önceden belirlenmiş bir sıklık seviyesine göre servis alabilmeleri için mobil servis araçlarının zamana göre yerlerine, dolayısıyla rotalarına ve bununla birlikte kaç araç kullanılması gerektiğine karar vermektedir. Problemin amacı, mobil araçların sabit ve değişken maliyetlerini enazlamaktır. Bu çalışma ile problem, literatürde ilk kez tanımlanmaktadır ve NP-zor bir problem olduğu ispatlanmıştır. Problemin çözümü için karışık-tamsayılı doğrusal programlama (MILP) modeli geliştirilmiştir. Ancak modelin büyük ölçekli örneklerde pratik olmaması sebebi ile, problem-spesifik bir Adaptif Geniş Komşuluk Arama (ALNS) algoritması geliştirilmiştir. İki çözüm metodolojisinin performansı, bu çalışma ile üretilen 2018 Honduras Göç Krizi verileri aracılığı ile test edilmiştir. Küçük ölçekli örneklerde, iki yöntem de benzer hızlarla en iyi çözümleri elde etmiştir. Orta ölçekli örneklerde ALNS en iyi çözümleri kısa sürelerde bulabilirken, MILP bazı örneklerde en iyi çözümü sınırlı zamanda bulamamıştır. Büyük ölçekli örneklerde, ALNS'nin yine MILP'den daha iyi performans gösterdiği gözlemlenmiştir. Son olarak, iki yöntemin özellikleri analiz edilmiş ve elde edilen çözümlere göre çeşitli içgörüler sunulmuştur.

Özet (Çeviri)

As one of the harshest humanitarian problems in the world, displacement has caused more than 79.5 million people to migrate as of June 2020 according to UNHCR. In this thesis, the aim is to provide an efficient, dynamic, and effective solution approach for the optimization of a logistics problem related to the mobile aid provision for en route refugees during migration. The underlying optimization problem is defined on a time-space network concerning a multi-period planning horizon. Transiting refugee groups move from a node to an adjacent node in each period according to pre-fixed paths on the network. To be served, a refugee group must be at the same node with at least one mobile service facility in the same period. The problem is to find the number of mobile facilities that need to be utilized, in addition to their locations and the routes over time, while providing continual service opportunity with predetermined frequencies. The objective is to minimize fixed and variable transportation costs. We define and study this problem for the first time and prove its NP-hardness. We develop an exact mixed-integer linear programming (MILP) model. However, due to the model's impracticality in larger instances, a faster approach is needed, and hence we develop a problem-specific Adaptive Large Neighborhood Search (ALNS) algorithm. The performances of both solution methodologies are compared using test data that we generated from the 2018 Honduras Migration Crisis. For small-sized instances, both ALNS and MILP find optimal solutions at a similar pace. In medium-sized instances, ALNS finds optimal solutions in shorter durations, whereas the MILP model is not able to find optimal solutions in all instances in a limited time. In large-sized instances, the better performance of the ALNS algorithm is observed, as it finds better solutions in shorter times compared to the MILP model. We further analyze properties of the proposed solution methods and obtained some insights through computational tests.

Benzer Tezler

  1. İnsansız hava araçlarının rotalama probleminin metasezgisel yöntemlerle çözümü: Bir e-ticaret firmasında uygulanması

    Solution of routing problems of unmanned aerical vehicles with metaheuristic methods : Implementation in an e-commerce firm

    OKAN RIDVAN PAPAĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiNecmettin Erbakan Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BURAK EFE

  2. Kargo taşımacılığı sektöründe son adım dağıtım planlama ve rota optimizasyonu

    Last mile delivery planning and route optimization in cargo transportation

    SELİN BOSTAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CANER GÜNEY

  3. Robust optimization for solving stochastic reverse logistics network design problem for recycling waste batteries with an application in Turkey

    Türkiye'deki atık piller stokastik geri dönüşüm içın ters lojistik ağı tasarımı ve problem çözme için sağlam optimizasyon

    YASAMAN AHMADABADI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. METİN TÜRKAY

  4. Lojistik sistemlerin yapay sinir ağları ile modellenmesi, gerçeklenmesi ve kontrolü

    Modeling, implementation and control of logistics systems using artificial neural networks

    MURAT ERMİŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. FÜSUN ÜLENGİL

  5. El terminallerinde menü dizaynı optimizasyonu

    Başlık çevirisi yok

    UFUK UÇAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. TEVFİK AYTEKİN