Makine öğrenmesi algoritmaları ile araç rotalama optimizasyonu: Elektrik dağıtım sektörü örneği
Vehicle routing optimization with machine learning algorithms: A case study in the electricitiy distiribution sector
- Tez No: 928497
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ KEVSER ŞAHİNBAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Medipol Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İşletme Enformatiği ve Veri Bilimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 88
Özet
Ticari faaliyet yapan her kuruluşun önem verdiği konular arasında çalışan verimliliğini arttırmak ve buna bağlı maliyeti azaltma çalışmaları gelmektedir. Çalışan verimliliğinin arttırılmasındaki en büyük unsurlardan biri de rotalama unsurudur. Çalışma periyodu içerisinde aynı yere birden fazla gitme durumu veya çeşitli sebeplerden dolayı çalışma rotasının uzaması durumu hem süre, hem yakıt hem de çalışan enerjisini ve dolayısıyla da çalışmadan alınacak verimi etkileyen faktörlerdir. Araç rotalama problemlerinde amaç kat edilen mesafenin kısaltılarak maliyetin azalmasını ve çalışma verimliliğinin arttırılmasını sağlamaktır. Literatürde yer alan gezgin satıcı problemi (GSP), araç rotalama probleminin (ARP) bir alt çeşidi olarak düşünülebilir. Gezgin Satıcı Problemi, satıcının bir noktadan başlayarak rotasındaki tüm noktaları aynı rotaya tekrar uğramamak kaydıyla en kısa yol uzunluğuyla tamamlamasıdır. Bu problemlere çözüm olarak genelde meta-sezgisel yöntemler kullanılmaktadır. Bu çalışma kapsamında ise çözüm olarak, karıncaların gerçek dünyadaki davranışlarından esinlenilen ve karıncaların yiyecek bulma stratejilerini taklit eden Karınca Koloni Algoritmasına (KKA) yer verilmiştir. KKA ile makine öğrenmesi algoritmaları birleştirilebilmekte ve birlikte kullanılabilmektedir. Bu yaklaşım, karmaşık problemleri çözmek için daha güçlü ve esnek çözümler sağlayabilmektedir. Bu çalışmada Makine Öğrenmesi Tabanlı Karınca Koloni Algoritmalarına yer verilmiştir. Bu çalışmanın amacı, ülkemizde elektrik dağıtım hizmeti vermekte olan şirketlerin sahada gerçekleştirdiği faaliyetlerin maksimum verimlilikte yapılmasına katkı sağlamaktır. Çalışanlar, gün içerisinde farklı adreslere bu faaliyetleri gerçekleştirmek için gitmektedirler. Bahsedilen bu faaliyetlerin; Enerji Piyasaları Denetleme Kurulu tarafından belirlenen yasal süreler içinde gerçekleştirilmesi gerekmektedir. Çalışma kapsamında, araç rotalaması yapılırken aynı zamanda çalışanın elinde olan işlerin yasal sürelerinin durumları da göz önünde bulundurulmuştur. Çalışma kapsamında birçok makine öğrenmesi algoritması kullanılmış ve karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonucunda en iyi performans gösteren algoritma Karınca Koloni Optimizasyonu Algoritması olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Increasing employee productivity and reducing related costs are among the issues that every commercial organization cares about. One of the most important elements in increasing employee productivity is the routing element. Going to the same place more than once during the work period or extending the work route due to various reasons are factors that affect both time, fuel and employee energy and therefore the efficiency to be obtained from the work. The aim in vehicle routing problems is to reduce the cost by shortening the distance covered and to increase work efficiency. The traveling salesman problem (TSP) in the literature can be considered as a subtype of the vehicle routing problem (VRP). The Traveling Salesman Problem is the salesman starting from a point and completing all points on his route with the shortest path length without repeating the same route. Meta-heuristic methods are generally used as a solution to these problems. In this study, the Ant Colony Algorithm (ACA), inspired by the real-world behavior of ants and imitating the food-finding strategies of ants, was used as a solution. Machine learning algorithms can be combined and used together with ACA. This approach can provide more powerful and flexible solutions to solve complex problems. This study includes Machine Learning Based Ant Colony Algorithms. The aim of this study is to contribute to the maximum efficiency of the activities carried out in the field by companies providing electricity distribution services in our country. Employees go to different addresses during the day to perform these activities. These activities mentioned must be carried out within the legal periods determined by the Energy Markets Supervisory Board. Within the scope of the study, while vehicle routing is being done, the legal periods of the jobs held by the employee are also taken into consideration. Many machine learning algorithms were used and compared within the scope of the study. As a result of the comparison, it was seen that the best performing algorithm was the Ant Colony Optimization Algorithm.
Benzer Tezler
- Makine öğrenmesi tabanlı karınca kolonisi optimizasyonu kullanarak araç rotalama
Vehicle routing using machine learning based ant colony optimization
SİNAN KAMİLÇELEBİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SUHAP ŞAHİN
- Araç rotalama probleminde GPS verilerinin yapay zekâ algoritmaları ile analizi
Analysis of GPS data using artificial intelligence algorithms in vehicle routing problem
EBRU ERDEM
Doktora
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TOLGA AYDIN
PROF. DR. BURAK ERKAYMAN
- Kentsel ani sel felaketlerine karşı mücadelede yapay zeka tabanlı bir karar destek sistemi
An artificial intelligence-based decision support system for urban flash flood disaster response
İREM KARAKAYA
Doktora
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALEV TAŞKIN
- Machine learning and mathematical programming based hybrid solution proposal for capacitated vehicle routing problem
Kapasiteli araç rotalama problemi için makine öğrenmesi ve matematiksel programlama temelli hibrid bir çözüm önerisi
ÖZGÜR SANLI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiEskişehir Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZÜHAL KARTAL
- Makine öğrenmesi ile araç rotalama problemi için önce-kümele sonra-rotala yöntemlerinin incelenmesi
Investigation of cluster-first route-second methods for vehicle routing problem using machine learning
SEDAT GÜZELŞEMME
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMunzur ÜniversitesiMühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FARUK SERİN