Geri Dön

New optimization models for the hub covering location problem

Ana dağıtım üssü kapsama problemi için yeni eniyileme modelleri

  1. Tez No: 654513
  2. Yazar: NAZMİ ŞENER
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ORHAN FEYZİOĞLU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Galatasaray Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 89

Özet

Ana Dağıtım Üssü (ADÜ) yerleşim problemleri klasik kaynaktan hedefe taşıma problemlerinden türetilmiştir. ADÜ yerleşim problemlerinin farklılığı taşıma taleplerini birleştiren/ayrıştıran ADÜ düğümlerinin varlığıdır. ADÜ'ler ayrıca diğerleri gibi talebin oluştuğu veya vardığı düğümlerdir. Birleştirme düğümlerinin varlığı ağ yapısını basitleştirmektedir. ADÜ'ler bulunan ağlarının faydası ölçek ekonomisi sayesinde ADÜ'ler arası taşıma maliyetlerinde elde edilecek tasarruftur. Bu problem türüyle genel olarak posta dağıtım, havayolu yolcu taşımacılığı ve telekomünikasyon ağlarının tasarımında karşılaşılır. Güncel yazında ADÜ yerleşim probleminin üç türü vardır: ADÜ medyan, ADÜ merkez ve ADÜ kapsama. Ağ yapısının tam bağlantılı olmamasından dolayı bunlar arasında en az çalışılmış olan tür ADÜ kapsama problemidir. Bu problem türü için kapasite ile taşıma maliyetleri unsurları çalışmalarda genellikle göz ardı edilmiştir. Yazındaki bu boşluğu doldurmak amacıyla yeni determinist çoklu atamalı ADÜ kapsama modelleri geliştirilmiştir. Önerilen bu modeller, kıyaslama veri kümeleri kullanılarak yapılan sayısal deneylerle incelenmiş, anılan unsurların ADÜ kapsama probleminde dikkate alınmasının ne derece önemli olduğu ortaya konmuştur. Genelde ADÜ problemleri için az, özelde ise ADÜ kapsama problemleri için hiç çalışılmamış bir diğer konu da karşılaşılabilecek belirsizliklerin etkisidir. Bu tez çalışmasında, taşıma maliyetleri ile taşıma talebindeki belirsizliklerin etkisini incelemek amacıyla yeni iki aşamalı rassal karışık tam sayılı doğrusal eniyileme modelleri geliştirilmiştir. Bu modellerin çözümü için L-şekilli algoritma uyarlanmış ve kıyaslama veri kümeleri yardımı ile sayısal deneyler yapılmıştır. Bu deneylerin analizi sonucunda ADÜ kapsama problemi için belirsizliklerin göz önüne alınmasının gerekli olduğu gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

Hub location problems are derived from classical origin-to-destination problems. The difference of hub location problems is the existence of hub nodes that merge/split transportation demands. A hub also acts as a node where demand originates or arrives. The presence of hub nodes simplifies the network structure. Because of the economy of scale, the hub networks' benefit is saving transportation costs between hubs. This kind of problem is commonly encountered in the design of postal distribution, airline passenger transport, and telecommunication networks. In the current literature, hub location problems are classified into hub median, hub center, and hub covering. The least studied of these is the hub covering problems due to the network's lack of full connectivity. For this type of problem, the elements of capacity and transportation costs are generally ignored in studies. For filling this gap in the literature, new deterministic multiple assignment hub covering models have been developed. These proposed models were examined with numerical experiments using benchmark data sets. It was revealed how important it is to consider the elements mentioned above in the hub covering problem. Another issue that has not been studied for hub location problems in general and hub coverage problems, in particular, is the effect of uncertainties that may be encountered. In this thesis, new two-stage stochastic mixed-integer linear optimization models have been developed to examine the effect of uncertainties on transportation costs and transportation demand. The L-shaped algorithm has been adapted to solve these models, and numerical experiments have been performed with the help of benchmark data sets. As a result of these experiments' analysis, it was shown that the uncertainties should be taken into account for the hub covering problem.

Benzer Tezler

  1. 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

  2. Modeling and analysis of issues in hub locotion problem

    Ana dağıtım üssü yer seçimi probleminin incelenmesi

    BAHAR YETİŞ KARA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    1999

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BARBAROS ÇETİN TANSEL

  3. A novel energy-saving device for ships- gate rudder system

    Gemiler için yeni bir enerji tasarrufu sağlayıcı sistem- gate rudder sistemi

    ZEYNEP TACAR İLTER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMİN KORKUT

  4. Büyük ölçekli havayolu ekip eşleme problemlerinin çözümü için bir kolon türetme stratejisi

    A column generation strategy for large scale airline crew pairing problems

    BAHADIR ZEREN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM OZKOL

  5. Developing optimization models for wind energy using design of experiment

    Deney tasarımını kullanarak rüzgâr enerjisi için optimizasyon modelleri geliştirme

    YASEMİN AYAZ ATALAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    EnerjiMarmara Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. METE TAYANÇ