Geri Dön

Küme kapsama modellerinde belirsizliklerin ele alınması için otonom bulanık optimizasyon modeli geliştirilmesi

Generation of an autonomous approach to fuzzy set-covering models for uncertainty management

  1. Tez No: 826332
  2. Yazar: SELCEN GÜLSÜM ASLAN ÖZŞAHİN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. TAHİR HANALİOĞLU, DOÇ. DR. BABEK ERDEBİLLİ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: TOBB Ekonomi ve Teknoloji 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: 93

Özet

Tesis yerleşim modelleri, literatürde onlarca yıldır tedarik zinciri planlamasının öne çıkan bir dalı olarak incelenmiştir. Küme Kapsama Yerleşke Modelleri de bu minvalde belirli bir coğrafi bölgede tüm bölgeyi kapsamak için bir dağıtım ağı kurulmasını ve işletilmesini amaçlayan aynı zamanda sıklıkla kullanılan modellerden biridir. Ancak bu modellerde çözümün bulunmasında hayati öneme sahip veriler gerçek hayatta kâğıt üzerinde olduğu kadar kesin olmayıp, hesaplamaya dahil edildiklerinde modele bazı belirsizlik ve değişkenlikleri beraberinde getirmektedir. Bu araştırma çalışması kapsamında da gerçek hayatın karşımıza çıkardığı seyahat süresi belirsizliği yeni ortaya konulan otonom bulanık yaklaşım ile ele alınmış modele dahil edilmiştir. Bu çalışmanın başlıca yenilikçi yönleri şu şekilde sıralanmaktadır: i) Küme Kapsama Yerleşke Belirleme Modelleri nin otonom belirsizlik yönetimi yeteneği ile donatılması, ii) Dik yamuk bulanık küme kapsamının modelde belirsizliklerin gerçekçi bir şekilde yönetimi için mükemmel bir uyum oluşturması ve iii ) ilgili bulanıklaştırma herhangi bir insan/uzman müdahalesi/denetim olmaksızın otonom / veriden öğrenir bir şekilde gerçekleştirilmesidir. Önerilen yeni yöntemin sonuçları optimizasyon disiplininde yaygın olarak kullanılan Türkiye Şehirler Ağı Veri Seti kullanılarak gösterilmiştir. Sonuçlar, geliştirilen modelin optimizasyon modellerinde otonom bulanık yaklaşım kullanımının genel teorik çerçevesine katkıda bulunduğunu ve sayısal deneylerde klasik versiyondan daha iyi performans gösterdiğini ortaya koymuştur.

Özet (Çeviri)

Facility location models have been studied in the literature for decades as an outstanding branch of supply chain planning. Set-covering facility location models are among the most commonly used approaches to establishing and running a distribution network. However, real-life brings uncertain and imprecise parameters that need to be reflected in the model systematically and computably to achieve more efficient and precise solutions. That's why fuzzy set covering models have been introduced in the literature from various perspectives. This work aimed to handle real-life uncertainties in an unbiased and autonomous way and provide more precise solutions to fuzzy set-covering facility location models in real-life contexts. Therefore, we propose a novel approach, adopting the autonomous fuzzy methodology consisting of fuzzy trapezoidal set coverage to minimize the cost of establishing new facilities. This work's main innovative achievements are that i) the set-covering facility location models were equipped with autonomous uncertainty management ability, ii) the trapezoidal fuzzy set coverage constituted a perfect fit for the management of uncertainties in a realistic way in the model, and iii) the relevant fuzzification was executed without any human/expert intervention/supervision. The well-known Turkish Network Data demonstrated the proposed model's efficacy. Furthermore, the results show that the developed model contributed to the overall theoretical framework of fuzzy approach employment in optimization models and outperformed classical version in numerical experiments.

Benzer Tezler

  1. Geri kazanımlı kapalı çevrim tedarik zinciri için dağıtım planlama

    Distributon planning of a closed-loop supply chain with product recovery

    İREM OTAY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FERHAN ÇEBİ

  2. Comprehensive risk mapping and fire station optimization for forest fire management: An application in Antalya

    Orman yangını yönetimi için kapsamlı risk haritalama ve yangın istasyonu optimizasyonu: Antalya uygulaması

    ZÜHAL ÖZCAN YAVUZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZGÜR KABAK

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İNCİ ÇAĞLAYAN

  3. Application of machine learning algorithms in seismic fragility analysis of structures

    Yapıların sismik kırılganlık analizinde makine öğrenme algoritmalarının uygulanması

    MOHAMED TAREQ MOHAMED SOLIMAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Deprem Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UFUK YAZGAN

  4. Acil sağlık hizmetleri istasyonlarının yerleşim probleminin küme kapsama ve medyan modeli yaklaşımı ile değerlendirilmesi: Manisa il merkezi için bir uygulama

    Evaluation of location problems of emergency health services stations with the approach of set covering and median model: A case study for Manisa city center

    BEGÜM EDA KISAKOL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET SERMET ANAGÜN

  5. Özel harekat birliklerinin iç güvenlik harekatına yönelik kullanılmasında harekat etkinlik metodu ve yer seçim modellerinin uygulanması

    The Application of operational lethality indices facility location models on internal security operations

    RIZA GÜLER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Savunma ve Savunma TeknolojileriKara Harp Okulu Komutanlığı

    Harekat Araştırması Ana Bilim Dalı

    DR. HALUK AYGÜNEŞ