Geri Dön

Elektrikli araçların detaylı enerji tüketimini dikkate alan dinamik gezgin satıcı problemi

Dynamic travelling salesman problem considering explicit energy consumption of electric vehicles

  1. Tez No: 776401
  2. Yazar: VOLKAN ÜNAL
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET SOYSAL
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Üretim Yönetimi Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 99

Özet

Elektrikli araçlar, konvansiyonel araçlara oranla çevreye daha az zarar verdiklerinden son yıllarda özellikle şehir içinde lojistik operasyonlarda sıklıkla kullanılmaya başlanmıştır. Hem araç teknolojilerindeki gelişim, hem de bilgi teknolojilerindeki ilerleme sayesinde araçlardan anlık olarak elde edilen veriler, araç rotalaması yapılırken daha verimli ve daha az maliyetli dağıtım planlarının oluşumuna temel oluşturmuştur. Bu çalışmada ilk olarak seyahat esnasında araç hızlarının dinamik olarak değişebildiği varsayımıyla ele alınan deterministik batarya tüketimi altında dinamik Gezgin Satıcı Problemi için dinamik programlama tabanlı ve bağlantı eleme yöntemine dayalı bir algoritma geliştirilmiştir. Büyük ölçekli problemlerin çözümü için önerilen algoritma 90 problem üzerinde uygulanmış ve bu problemlerin 51 tanesinde önerilen algoritmanın Kısıtlı Dinamik Programlama algoritmasından daha iyi sonuçlar ürettiği gözlenmiştir. Çalışma kapsamında ele alınan trafik yoğunluğunun belirsizliği nedeniyle batarya tüketim hızının kesin olarak bilinmemesi probleminde, belirsiz batarya tüketimi altında dinamik Gezgin Satıcı Problemi için dinamik programlama tabanlı ve Prim algoritması destekli sezgisel bir algoritma önerilmiştir. Önerilen yaklaşım ile trafik yoğunluğunun ve ihtiyaç duyulan batarya miktarının önceden kesin olarak bilinmediği, her ikisinin taşıma süreci içinde değişiklik gösterdiği durumlarda şehir içi trafik yoğunluğunun, CO2 salınımlarının ve elektrikli araç sürücülerinin menzil kaygılarının (range anxiety) azaltılmasına katkı sağlayacak taşıma planlarının elde edilmesi amaçlanmıştır. Büyük ölçekli 270 problem üzerinde yapılan analizler, önerilen algoritmanın Kısıtlı Dinamik Programlama algoritmasına göre, toplam enerji tüketimi açısından ortalama %6,87 daha iyi performans gösterdiğini ortaya koymaktadır. Detaylı enerji tüketimini dikkate alan her iki karar destek modeli de kısa mesafeli yük taşımacılığında karşılaşılan büyük ölçekli rotalama problemleri için dağıtım planlarının oluşturulmasında kullanılabilir.

Özet (Çeviri)

In recent years, electric vehicles have started to be used frequently in logistics operations, especially in cities, since they cause less damage to the environment compared to conventional vehicles. Instantaneous data from vehicles obtained with the help of the development in vehicle technologies and the progress in information technologies enable to have more efficient and less costly distribution routes. In this study, first, the dynamic travelling salesman problem, which is taken into account with the assumption that vehicle speeds can change dynamically during travel, is addressed. An algorithm based on dynamic programming and the link elimination method have been developed for the problem under the conditions of deterministic battery consumption. The proposed approach has been applied to 90 problems. In 51 of those problems, it has been found to perform better than the Restricted Dynamic Programming Algorithm. The other problem covered by the study is the dynamic travelling salesman problem with uncertain battery consumption, where the battery consumption rate is not precisely known due to the uncertainty of the traffic density. A dynamic programming-based and Prim's algorithm supported heuristic algorithm have been proposed for the problem. With the proposed approach, the purpose is to obtain transportation plans that will aid in lowering urban traffic density, emissions, and range anxiety among electric vehicle drivers in circumstances where traffic density and required battery capacity are both uncertain in advance and change throughout the transportation process. It has been found out that the proposed algorithm outperformed the Restricted Dynamic Programming algorithm in terms of total energy consumption by an average of 6.87%, based on an analysis of 270 large-scale problems. For large-scale routing problems that arise in short-haul freight transportation, distribution plans can be made using either of the decision support models that account for precise energy use.

Benzer Tezler

  1. Elektrikli araçların kullanımına yönelik yük tahmini ve karar destek sistemi

    Load forecasting and decision support system for electric vehicles use

    HATİCE MENEKŞE KÖSEMEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. ORHAN TORKUL

  2. Natural ventilation of high-rise buildings a methodology for planning with different analysis tools and case-study integration

    Çok katlı binalarda doğal havalandırma farklı analiz araçları ve örnek alan entegrasyonu ile planlama için bir yöntem

    TOBIAS SCHULZE

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    Prof. Dr. AYŞE ZERRİN YILMAZ

    PROF. DR. MARCO PERINO

  3. Elektrikli araçların belirsiz batarya kullanımı varsayımıyla bir toplama ve dağıtım problemi

    A pickup and delivery problem under the assumption of stochastic battery depletion of electric vehicles

    MERVE İBİŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İşletmeHacettepe Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET SOYSAL

  4. Design of a high-accuracy energy management system for electric vehicles and V2G approaches considering battery aging

    Elektrikli araçlar için yüksek doğruluklu enerji yönetim sistemi tasarımı ve batarya yaşlanmasını dikkate alan V2G yaklaşımları

    ARDA AKYILDIZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ONUR GÜLBAHÇE

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ALPARSLAN ZEHİR

  5. Sürdürülebilir enerji ve çevre yönetiminde elektrikli çöp kamyonu filosunun rota optimizasyonu

    Route optimization of electric garbage truck fleet in sustainable energy and environmental management

    OĞUZHAN ERDİNÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Çevre MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KAAN YETİLMEZSOY