Yeşil araç rotalama problemi için Q-öğrenme tabanlı karınca kolonisi algoritması ile bir çözüm yaklaşımı
A solution approach for the green vehicle routing problem by Q-learning based ant colony algorithm
- Tez No: 929893
- Danışmanlar: PROF. DR. ŞAFAK KOCAKALAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kütahya Dumlupınar Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 58
Özet
Günümüzde tüketimdeki hızlı artış beraberinde çevresel sorunların da artışına sebep olmuştur. Çevresel sorunlarla mücadelede işletmelere de büyük görevler düşmektedir. Bu bağlamda işletmelerin artık yalnızca maliyet değil aynı zamanda CO2 emisyonu, geri dönüşüm ve sürdürülebilirlik gibi konular üzerine de yoğunlaşmaları gerekmektedir. Bu çalışmada yeşil araç rotalama problemi (YARP) ele alınmıştır. Mesafe ile birlikte CO2emisyonu miktarının da azalması nedeniyle mesafeyi en küçüklemeye bağlı olarak yeşil lojistik problemlerinde iyileştirmeye odaklanılmıştır. Çözüm yaklaşımı olarak öncelikle Karınca Kolonisi Algoritması (KKA) kullanılmış, ardından Q-Öğrenme Algoritması tabanlı Karınca Kolonisi Algoritması (Q-KKA) önerilmiştir. Önerilen bütünleşik yaklaşım Python programlama dili ile kodlanarak, literatürde yer alan küçük, orta ve büyük boyutlarda veri setleri için çözülmüş ve en iyi çözüm değerleri ile karşılaştırma yapılmıştır. Yapılan denemeler sonucunda Q-KKA ile karıncaların geçmiş deneyimleri dikkate alınarak daha iyi sonuçlara ulaşıldığı görülmektedir. Bunun yanında KKA ve Q-KKA literatürde aynı veri setleri için kullanılan iki farklı başlangıç çözümüne sahip Genetik Algoritma (GA) yaklaşımı ile de karşılaştırılarak Q-KKA'nın GA'ya göre ise kümelenmiş veri setlerinde daha iyi sonuçlar elde ettiği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Today, the rapid increase in consumption has also caused an increase in environmental problems. Enterprises also have major responsibilities in combating environmental problems. In this context, enterprises now need to focus not only on costs but also on issues such as CO2 emissions, recycling and sustainability. In this study, the gren vehicle routing problem is addressed. Since the amount of CO2 emissions decreases with the distance, it is focused on improving green logistics problems by minimizing the distance. First, the Ant ColonyAlgorithm (ACA) was used as a solution approach, and then the Q-Learning Algorithm-based Ant ColonyAlgorithm (Q-ACA) was proposed. The proposed integrated approach was coded with the Python programming language, solved for small, medium and large datasets in the literature and compared with the best solution values. As a result of the experiments, it is seen that beter results are achieved with Q-KKA by taking into account the past experiences of ants. In addition, KKA and Q-KKA were compared with the Genetic Algorithm (GA) approach, which has two different initial solutions used for the same datasets in the literature, and it was seen that Q-KKA achieves beter results than GA in clustered data sets.
Benzer Tezler
- Heterojen ürün çeşitli ve heterojen araç filolu yeşil araç rotalama problemi için gıda sektöründe genetik algoritma uygulaması
Genetic algorithm implemantation in the food industry for green vehicle routing problem with a heterogeneous product variety and a heterogeneous vehicle fleet
ECEM TÜMSEKÇALI
- Çok depolu eş zamanlı topla dağıt yeşil araç rotalama problemi için hibrit meta sezgisel algoritma önerisi ve bir uygulama
A hybrid meta heuristic algorithm proposal and an application for the multi depot simultaneous pickup and delivery green vehicle routing problem
ERKAN TURHAN
- Yeşil tedarik zincirlerinde araç rotalama problemi için öbekleme ve metasezgisel optimizasyon tabanlı yaklaşım
Clustering and metaheuristic optimization based approach for vehicle routing problem in green supply chains
BÜŞRA ÖZOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TARIK KÜÇÜKDENİZ
- Yeşil lojistik yönetiminde ulusal karayolu yük taşımacılığı araç rotalama optimizasyonu
Vehicle routing optimization for the national road freight transport in green logistics management
FURKAN DİŞKAYA
- Evolutionary algorithms for solving a multi-objective green vehicle routing problem
Çok amaçlı bir yeşil araç rotalama probleminin çözümü için evrimsel algoritmalar
KAZIM ERDOĞDU
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYaşar ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KORHAN KARABULUT