Geri Dön

Kapasite kısıtlı yerleştirme rotalama probleminin bir melez karınca kolonisi algoritması ile çözümü

Solution of capacitated location routing problem with hybrid ant colony algorithm

PDF İndir

  1. Tez No: 693891
  2. Yazar: SÜMEYYE GİZEM ÇAKAR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HARUN REŞİT YAZĞAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Kapasite kısıtlı yerleştirme rotalama problemi (CLRP), karışık tam sayılı programlama (KTP), karınca kolonisi algoritması (KKA), yerel arama algoritması (YA), Capacitated location routing problem (CLRP), mixed integer programming (MILP), ant colony algorithm (ACA), local search algorithm (LS)
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Sakarya Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 67

Özet

Bu çalışmada, varsayımsal bir e-ticaret firması için kapasite kısıtlı yerleştirme rotalama problemi (capacitated location routing problem-CLRP) çözülmüştür. Literatürde yer alan karışık tam sayılı programlama (KTP) modeline yeni bir amaç fonksiyonu eklenerek yeni bir matematiksel model sunulmuştur. Problem NP-zor sınıfında olduğundan, depo yerlerini ve araç rotalarını eş zamanlı olarak belirlemek amacıyla melez karınca kolonisi algoritması (KKA) önerilmiştir. Melez yapıda, KKA ve yerel arama (YA) algoritmaları birlikte çalışmaktadır. Melez algoritmanın adımları sırasıyla KKA ile eş zamanlı olarak depo yerleri ve araç rotalarının belirlenmesi, elde edilen çözüm üzerinde tanımlanan komşuluk yapısına göre YA algoritması ile depo yerlerinin hizmet vereceği yeni talep noktalarının belirlenmesi, depolardan talep noktalarına hizmet verecek araç rotalarının KKA ile belirlenmesi şeklindedir. Problemin amaç fonksiyonu bir kilometrede karşılanan talep miktarının en çok yapılması olarak belirlenmiştir. Tüm talep noktaları depo yeri olmaya adaydır. Önerilen melez algoritmanın, depo yerlerini ve araç rotalarını belirlemedeki etkinliğini göstermek için farklı taleplere göre dört senaryo üretilmiştir. Problemin çözümünde kullanılan talep verileri, normal dağılıma uygun olarak üretilen varsayımsal verilerdir. Tüm veriler üzerinde normallik testi yapılmış ve verilerin %95 güven aralığında normal dağılıma uygun olduğu gösterilmiştir. Algoritmanın senaryolara göre ürettiği sonuçlar paylaşılmıştır. Sonuçlar melez KKA'nın talebe göre ihtiyacı karşılayacak sayıda depo açma ve farklı talepleri karşılayabilme potansiyeline sahip olduğunu göstermektedir. Literatürdeki çalışmalarda LRP genellikle yerleştirme ve rotalama problemi olmak üzere iki alt probleme bölünmüştür. Bu iki problemin çözümü içinse genellikle kademeli veya kümeleme temelli yöntemler kullanılmıştır ancak LRP, yerleştirme ve rotalama probleminin eş zamanlı olarak çözülmesi gerektiği bütünleşik bir problemdir. Bu çalışma, literatürdeki birçok çalışmadan farklı olarak, yerleştirme ve rotalama problemi aynı anda (eş zamanlı) değerlendirerek büyük boyutlu LRP için çözüm sunmaktadır. Çalışma bu yönüyle hem literatürdeki çalışmalardan ayrılmakta hem de eş zamanlı ele alınmasıyla LRP literatürüne katkı sağlamaktadır.

Özet (Çeviri)

In this study, the capacitated location routing problem (CLRP) was solved for a hypothetical e-commerce company. A new mathematical model is presented by adding a new objective function to the mixed integer programming (MILP) model in the literature. Since the problem is in the NP-Hard class, a new hybrid ant colony algorithm (ACA) was proposed to determine the depot locations and vehicle routes simultaneously. In the hybrid algorithm, ACA and local search (LS) algorithm run together. The steps of the hybrid algorithm are, respectively, the determination of warehouse locations and vehicle routes simultaneously with the ACA, determining the new demand points to be served by the warehouse locations with the LS algorithm according to the neighborhood structure defined on the solution obtained, and the determination of the vehicle routes that will serve the demand points from the warehouses with ACA. The objective of the problem is to maximize the number of demands per kilometer. All demand points were candidates for depot location. Four scenarios were produced according to the different demands to demonstrate the effectiveness of the proposed hybrid algorithm to determine depot locations and vehicle routes. The demand data used were determined as a hypothetical data based on a normal distribution. A normality test was performed on all data and it was shown that the data were suitable to normal distribution at a 95% confidence interval. The results produced by the algorithm according to the scenarios were presented. The results showed that the hybrid ACA had the potential to open enough depots to meet the demand changing. In the studies in the literature, LRP is generally divided into two sub-problems as location and routing problems. To solve these two problems, phased or clustering-based methods are generally used, but LRP is an integraed problem where the location and routing problem must be solved simultneously. This study offers a solution for large-scale LRP by simultaneously evaluating the location and routing problem. In this respect, the study both differs from the studies in the literature and contributes to the LRP literature by considering it simultaneously.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    643052

    Yerleştirme-rotalama probleminin karınca kolonisi algoritması ile çözümü: Bir gıda firmasında uygulama

    The solution of location-routing problem with ant colony algorithm: Application in a food company

    MERVE YAŞAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HARUN REŞİT YAZĞAN

  2. Tez No

    196831

    Heuristic methods for continuous capacitated location-allocation and location-routing problems

    Sürekli düzlemde kapasite kısıtlı çok tesisli yer seçimi-paylaştırma problemi ile yer seçimi-rotalama problemleri için sezgisel yöntemler

    SADETTİN YUMUŞAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2005

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. NECATİ ARAS

  3. Tez No

    251612

    Yerleştirme rotalama problemi icin bir genetik algoritma

    A genetic algorithm approach for location routing problem

    FATMA AKPINAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CENGİZ GÜNGÖR

  4. Tez No

    346845

    Heterojen araç filolu eş zamanlı dağıtım-toplamalı rotalama probleminin çözümü için sezgisel bir algoritma ve uygulamalı bir karar destek sistemi

    A heuristic algorithm for solving the heterogeneous fleet vehicle routing problem with simultaneous delivery and pick-up and a decision support system with an application

    EMRE ÖZKÜTÜK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKara Harp Okulu Komutanlığı

    Harekat Araştırması Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEVRİYE GENCER

  5. Tez No

    285596

    An interactive evolutionary algorithm for the multiobjective relocation problem with partial coverage

    Kısmi kapsamanın olduğu çok amaçlı yeniden yerleştirme problemi için interaktif bir evrimsel algoritma

    BERK ORBAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Bölümü

    DOÇ. DR. ESRA KARASAKAL

Geri Dön