Geri Dön

An adaptive large neighborhood search for the multi-compartment inventory routing problem

Çok bölmeli envanter rotalama problemi için uygulanabilir geniş komşuluk araması

  1. Tez No: 697934
  2. Yazar: CEREN GÜLTEKİN
  3. Danışmanlar: DOÇ. OKAN ÖRSAN ÖZENER, DOÇ. ALİ EKİCİ
  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: Özyeğin Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 62

Özet

Bu tez çalışmasında, farklı ürünlerin müşterilere aynı rotada dağıtımına olanak sağlayan çok bölmeli araçlardan faydalandığımız bir envanter rotalama problemini ele almaktayız. Müşteri taleplerinin gün ve ürün bazında farklılık gösterdiği bir durumda araç içerisinde ayrı bölmeler kullanmak hem karlılığı hem de müşteri memnuniyetini arttırmaktadır. Araçlarda her bölmede hangi ürünün taşınacağının belirli olduğu ve bölme kapasitelerinin sabit olduğu bir yapıyı benimsiyoruz. Müşterilerin belirli stoklama kapasiteleri olduğunu ve dağıtım planlarının hiçbir müşterinin hiçbir günde hiçbir üründen stok-dışı kalmayacağı şekilde yapılması gerektiğini varsayıyoruz. Bu bölme yapısının kullanıldığı çok bölmeli rotalama problemlerinin uygulamalarına marketlere farklı sıcaklıkta taşınması gereken gıdaların dağıtımı, hayvan çiftliklerine yem dağıtımı, ve çeşitli geri dönüştürülebilir atıkların toplanması alanlarında rastlanmaktadır. Bu problemi müşterilere bölünmüş dağıtımın izin verildiği/verilmediği farklı durumları göz önünde bulundurarak üç farklı varsayım için ayrı ayrı inceliyoruz. Problemin çözümü için Uygulanabilir Geniş Komşuluk Araması algoritmasını matematiksel modeller ile sistematik bir şekilde kullandığımız mat-sezgisel bir yöntem sunuyoruz. Algoritmamızın performansını literatürden uyarladığımız bir akış formülasyon- undan elde ettiğimiz sonuçlar ile oluşturduğumuz bir dizi veri kümesi üzerinde karşılaş- tırarak değerlendiriyoruz. Her bir veri kümesinde algoritmamızın bulduğu en iyi sonucun akış formülasyonu ile bulunan sonuçtan ortalamada sadece %11.7 daha kötü olduğu gözlemlenmektedir.

Özet (Çeviri)

In this thesis study, we concentrate on an inventory routing problem with a fleet of multi-compartment vehicles which enables the distribution of different products to customers on a delivery route. Using separate compartments on a vehicle increases profitability and customer satisfaction when customer demands vary over product and period basis. We assume that the compartment that each product can be loaded is known and the capacities of the compartments are fixed. Customers have preset storage capacities and distribution plans should be made in a way that no customers would face stock-outs for any product on any day. We observe the practices of this variant in the distribution of foods with different temperature needs to groceries, feed distribution to livestock farms, and collection of different types of recyclable wastes. We examine this problem separately for three assumptions considering different cases of allowing/disallowing split delivery to customers. We propose a matheuristic approach to solve the addressed problem where we systematically integrate an Adaptive Large Neighborhood Search algorithm with mathematical programming models. We generate a set of instances and test the performance of our algorithm by comparing it with the results obtained by a flow formulation adapted from the literature. We observe that the best results we find for each instance are only %11.7 worse than the solutions found by the flow formulation on average.

Benzer Tezler

  1. Multi-compartment inventory routing problem with adjustable compartment sizes

    Ayarlanabilir bölme boyutları ile çok bölmeli envanter rotalama problemi

    ÖMER BERK ÖLMEZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiÖzyeğin Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ EKİCİ

    DOÇ. DR. OKAN ÖRSAN ÖZENER

  2. An adaptive large neighborhood search algorithm for the carrier-vehicle traveling salesman problem

    Taşıyıcı-taşıt gezgin satıcı problemi için uyarlanabilir geniş komşuluk arama uygulaması

    MÜGE YALÇINKAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMRE ALPER YILDIRIM

  3. Prioritized routing and scheduling for home healthcare services: Static and dynamic optimization

    Evde bakım hizmetleri için önceliklendirilmiş rotalama ve çizelgeleme: Statik ve dinamik eniyileme

    AHMET ÇINAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATMA SİBEL SALMAN

  4. Logistics optimization in mobile aid provision to en route refugees

    Hareket halindeki mülteciler için mobil yardım sağlanmasında lojistik eniyileme

    OSMAN BATURHAN BAYRAKTAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATMA SİBEL SALMAN

  5. Lidar nokta bulutlarının semantik segmantasyonu için derin öğrenme tabanlı iyileştirilmiş poıntnet++ mimarisi

    An improved deep learning based pointnet++ architecturefor semantic segmentation of lidar point clouds

    ZEYNEP AKBULUT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Jeodezi ve FotogrametriKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FEVZİ KARSLI