Bir lojistik dağıtım ağının genetik algoritma ile yeniden tasarlanması
Re-design of a logistics distribution network with genetic algorithm
- Tez No: 724912
- Danışmanlar: DOÇ. DR. NEZİR AYDIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 76
Özet
Lojistik yönetimi, özellikle ticaretin küreselleşmesi ve endüstriyel döngülerin hızlandığı bir ekonomik ortamda, ekonomik rekabet gücü, zaman ve hizmet kalitesi açısından hedeflerine ulaşmak isteyen herhangi bir şirket için stratejik bir konu haline gelmiştir. İş performanslarını iyileştirmek için giderek daha fazla optimizasyon stratejileri uyguladıklarından şirketler için verimli karar vermenin önemli bir bileşeni lojistik yönetimi olmuştur. Bu gelişmeler, teknolojik alt yapıların gelişmesi, ticaret akışlarının artan karmaşıklığı, artan rekabet ve sürdürülebilir kalkınmadan kaynaklanan ekonomi eğilimlerden etkilenmiştir. Bu nedenle lojistik ağların tasarımı ve planlaması hem işletmeler hem de araştırmacılar için giderek daha önemli hale gelmiştir. Lojistik dağıtım ağı tasarımı, yönetim, strateji, lojistik, yöneylem araştırması gibi disiplinlerin kesişim noktasındadır. Bu çalışmada, gönderilerin üreticilerin bulunduğu şehirlerden perakendecilerin bulunduğu şehirlere, doğrudan veya yerleri model tarafından belirlenecek olan bir dizi dağıtım merkezi aracılığıyla dağıtıldığı bir deterministik model oluşturulmuştur. Her varış şehrine sadece bir dağıtım merkezi atanırken, her dağıtım merkezi birden fazla varış şehrine hizmet verebilmektedir. Model, dağıtım merkezlerinin nereye yerleştirileceğine karar vermekte ve lojistik işletme maliyetini en aza indirmeyi amaçlamaktadır. Model, her bir dağıtım merkezi için kapasite kısıtını dikkate almaktadır. Problemi çözmek için genetik algoritma tabanlı bir yöntem geliştirilmiştir. Genetik algoritma modeli Python dili ile kodlanmıştır. Genetik algoritma çözümü, Genel Cebirsel Modelleme Sistemi (GAMS) tarafından elde edilen optimal çözümle karşılaştırılarak küçük boyutlu problemler üzerinde doğrulanmıştır.
Özet (Çeviri)
The flow of services, products and resources is expressed in the concept of supply chain. Logistics management has become a strategic issue for any company that wants to achieve its goals in the way of financial competetion capacity, time, service quality, particularly in financial environment where trade globalisation and industrial cycles are accelerated. Logistics management has been an important component of efficient decision making for companies as they increasingly apply optimization strategies to improve their business performance. These improvements have been influenced by economic tendencies stemming from development of technological infrastructures, the increasing complication of commerce flows, enhanced competition and sustainable evolution. Therefore, the design and planning of logistics networks has become an increasingly important issue for both businesses and researchers. Logistics distribution network design is at the intersection of disciplines such as management, strategy, logistics, and operations research. In this study, a deterministic model is created in which the shipments are distributed from the cities where the manufacturers are located to the cities where the retailers are located, either directly or through a series of distribution centers whose locations will be determined by the model. While only one distribution center is assigned to each destination city, each distribution center can serve more than one destination city. The model decides where the distribution centers will be located and aims to minimize the logistics operating cost. The model considers the capacity constraint for each distribution center. A genetic algorithm based method has been developed to solve the problem. The genetic algorithm model is coded in Python language. The genetic algorithm solution is validated on small-sized problems by comparing it with the optimal solution obtained by the General Algebraic Modeling System (GAMS).
Benzer Tezler
- 3. parti lojistik sisteminin incelenmesi, dağıtım ağının optimizasyonu ve bir uygulama
Analysing third party logistic system, distribution network optimization and an example
E. GÖZDE ÇAĞLAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN BAŞLIGİL
- Les applications des algorithmes genetiques dans les modüles d'Optimisation des prologiciels de Gestion integre
İşletme kaynakları planlaması yazılımlarının optimizasyon modüllerinde genetik algoritma uygulamaları
MELİKE ORHON
Yüksek Lisans
Fransızca
2001
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. ETHEM TOLGA
- 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
2005
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. FÜSUN ÜLENGİL
- Tedarik zinciri yönetiminde ahp ve matematik programlama modeli kullanılarak lojistik ve dağıtım ağının etki seviyelerinin belirlenmesi ve tedarikçi seçimi optimizasyonu
Determination of effect levels of logistics and distribution network, and supplier selection optimization by using AHP and mathematical programming model in supply chain management
MERVE GÜLTEPE
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EBRU YILMAZ
- Tedarik zinciri ağının döngüsel sefer modeli kapsamında değerlendirilmesi: Simülasyon uygulaması
Evaluation of the supply chain network within the scope of the circular expedition model: Simulation application
MURAT YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İşletmeAydın Adnan Menderes ÜniversitesiLojistik Yönetimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KAMİL BİRCAN