Geri Dön

A hybrid multi-objective system optimization approach for risk and resilient management in multimodal transportation models

Çok modlu taşımacılık modellerinde risk ve dayanıklılık yönetimi için çok amaçlı hibrit bir sistem optimizasyonu yaklaşımı

  1. Tez No: 684921
  2. Yazar: AYTEN BEYZA EMRE
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HAMDİ GİRAY REŞAT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İzmir Ekonomi Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 76

Özet

Günümüz taşımacılık operasyonlarında tek modlu taşımacılık yaygın olarak kullanılmasına rağmen taşımanın toplam maliyetini ve süresini azaltma olanağı sunması, aynı zamanda operasyonlar sırasında karşılaşılan risklere karşı esneklik sağlaması sebepleriyle çok modlu taşımacılığa yönelim artmaktadır. Farklı risk faktörleri altında taşımacılık firmalarının uğrayacakları etkileri azaltmak ve hangi risk faktörlerinin firma faaliyetleri üzerinde daha büyük etkiye sahip olduğunu saptayabilmek planlama faaliyetleri açısından oldukça önemli konumdadır. Bu çalışma kapsamında oluşturulan melez çözüm yaklaşımı çok amaçlı matematiksel model kullanılarak toplam taşımacılık zamanını, maliyetini ve karbon ayak izini minimize etmeyi amaçlarken, eş zamanlı olarak önceden tanımlanmış çok modlu taşımacılık faaliyetlerinde ortaya çıkan 7 adet risk faktörünü göz önüne alarak toplam risk etkisini minimize etmeye çalışmaktadır. Geliştirilen çok-amaçlı doğrusal karma tamsayı optimizasyon modeli epsilon-kısıt yöntemi ile çözülerek gerçek hayat veri seti ile test edilmiştir. Pareto-sonuç seti karar vericiler ile paylaşılmış ve karar vericilerin sürdürülebilir çok modlu taşımacılık faaliyetleri için alternatif risk faktörleri altında çok modlu taşımacılık faaliyetlerini planlaması ve geliştirmesi sağlanmıştır. Ayrıca, elde edilen farklı risk faktörleri altında elde edilen Pareto çözüm setleri (maliyet, zaman ve karbon ayak izi) t-dağıtılmış Stokastik Komşu Gömme (t-SNE) yöntemi kullanılarak boyut azaltımı yapıldıktan sonra makine öğrenimi sayesinde k-ortalama algoritması ile sektör kullanıcıları için alternatif risk kümeleri paylaşılmıştır.

Özet (Çeviri)

Although unimodal transportation is widely used in today's transportation operations, tendency to multimodal transportation is increasing because it offers the opportunity to reduce the total cost and time of transportation and at the same time provides resilience against the risks encountered during operations. Reducing the effects that transportation companies can face under different risk factors and determining which risk factors have a greater impact on company activities takes an important place in terms of planning activities. The hybrid solution approach created within the scope of this study aims to minimize the total transportation time, cost, and carbon footprint by using a multi-objective mathematical model, while simultaneously trying to minimize the total risk impact by taking into account the 7 predefined risk factors that can occur in multi-modal transportation activities. Developed multi-objective linear mixed integer optimization model is solved by using epsilon-constraint method and tested with real life data set. Pareto-solution sets are shared with decision makers and decision makers have been enabled to plan and develop multimodal transportation activities under alternative risk factors for sustainable multimodal transportation activities. In addition, after performing size reduction to the obtained Pareto solution sets (cost, time, and carbon footprint) under obtained different risk factors, with the t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) method, k-means algorithm is performed through machine learning and then alternative risk clusters are shared for users in sector.

Benzer Tezler

  1. Homojen olmayan bir yüzey altında gömülü nesneler için evrişimsel sinir ağı tabanlı hedef tespiti

    Convolutional neural network based target detection for objects buried under a non-homogeneous surface

    ALİ BATUHAN BAĞCACIER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Savunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ YAPAR

  2. Comprehensive assessment of rov systems: An effective approach to analysis of ROV system mobilization risks

    ROV sistemlerinin kapsamlı değerlendirilmesi: ROV sistemi mobilizasyon risklerinin analizine etkili bir yaklaşım

    GURBAN ASGAROV

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gemi ve Deniz Teknoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYHAN MENTEŞ

  3. Gaziantep'te PM2.5 konsantrasyonunun zamansal ve mekânsaltahminine yönelik transfer öğrenme destekli hibrit yapay zeka modelleri

    Spatio-temporal estimation of PM2.5 concentrations in gaziantepusing transfer learning-based hybrid artificial intelligence models

    TÜRKAN ZENGİN GÖMLEKSİZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İklim Bilimi ve Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜSEYİN TOROS

  4. Ar-Ge projelerinde risk ve performans yönetiminde ödül-ceza modelleri ve hibrit çok kriterli karar verme karşılaştırılması

    Comparison of reward-penalty models and hybrid multi-criteria deci̇si̇on maki̇ng i̇n R&D project ri̇sk and performance management

    EZGİ GÜL DİNÇER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Mühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SAFİYE SENCER

  5. GIS-based multi-criteria decision analysis for optimal urban emergency facility planning

    Kentsel optimal acil durum tesis planlaması için CBS tabanlı çok kriterli karar analizi

    PENJANI HOPKINS NYIMBILI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Coğrafyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TURAN ERDEN