Geri Dön

Sürü tabanlı hibrit algoritmalar ile çoklu depo araç rotalama optimizasyonu

Multi-depot vehicle routing optimization using swarm-based hybrid algorithms

PDF İndir

  1. Tez No: 942932
  2. Yazar: ALAMOU SHOLA MOUHSINE DAOUDA
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ÜMİT ATİLA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Bilişim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 129

Özet

Türkiye'de meydana gelen yıkıcı depremin ardından, etkili yardım dağıtımına duyulan acil ihtiyaç, afet müdahalesinde lojistiğin optimize edilmesinin hayati önemini bir kez daha gözler önüne sermiştir. Koordinasyonsuz çabalar ve plansız hareketler, ciddi gecikmelere ve kaynakların verimsiz kullanımına yol açarak, hayati öneme sahip yardımların zamanında ulaştırılmasını ciddi şekilde aksatmıştır. Bu soruna çözüm olarak, bu çalışma çoklu depo araç rotalama problemi (MDVRP) için gelişmiş metasezgisel yaklaşımlardan faydalanan web tabanlı bir uygulama sunmaktadır. Araştırmada, üç iyi bilinen metasezgisel algoritmanın Yapay Arı Kolonisi (ABC), Karınca Kolonisi Optimizasyonu (ACO) ve Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) performansları incelenmiş ve her biri için Tabu Arama (TS) algoritmasıyla hibritleştirilerek yeni sürümler geliştirilmiştir: ABC-TS, ACO-TS ve PSO-TS. Bu hibrit algoritmalar, temel algoritmaların küresel arama yeteneklerini Tabu Arama'nın yerel iyileştirme gücüyle birleştirerek gerçek dünya MDVRP senaryolarının karmaşıklıklarını daha etkili bir şekilde yönetmeyi hedeflemektedir. Test edilen altı algoritma arasında, PSO-TS hibrit algoritması, yardım dağıtım rotalarının optimizasyonunda üstün bir performans sergileyerek ulaşım maliyeti, teslimat süresi ve operasyonel verimlilik gibi faktörler arasında dengeli bir iyileşme sağlamıştır. Geliştirilen web tabanlı platform, afet müdahalesine katılan paydaşlar arasında gerçek zamanlı koordinasyon sağlayarak kaynak tahsisini iyileştirmekte ve müdahale sürecinin genel etkinliğini artırmaktadır. Sistem yalnızca insani yardım lojistiğiyle sınırlı kalmayıp, aynı zamanda e-ticaret ve kargo dağıtım hizmetleri için rota optimizasyonu alanında da değer sunmaktadır. Bu tür bir sistemin uygulanmasıyla hem acil durum hem de ticari lojistik operasyonlarında rota planlaması önemli ölçüde iyileştirilebilir; böylece kritik kaynak ve ürünlerin zamanında ve verimli bir şekilde ulaştırılması sağlanabilir.

Özet (Çeviri)

In the aftermath of the devastating earthquake in Turkey, the urgent need for efficient aid distribution highlighted the critical importance of optimized logistics in disaster response. Uncoordinated efforts and unplanned movements led to delays and inefficient resource allocation, severely affecting the timely delivery of life-saving assistance. To address this issue, this research presents a web-based application designed to solve the Multi-Depot Vehicle Routing Problem (MDVRP) using advanced metaheuristic approaches. The study investigates the performance of three well-known metaheuristic algorithms Artificial Bee Colony (ABC), Ant Colony Optimization (ACO), and Particle Swarm Optimization (PSO) and introduces novel hybrid versions of each by integrating Tabu Search (TS) into their frameworks, resulting in ABC-TS, ACO-TS, and PSO-TS. These hybrid algorithms aim to combine the global search capabilities of the base algorithms with the local optimization strength of TS to better handle the complexities of real-world MDVRP scenarios. Among the six algorithms tested, the hybrid PSO-TS demonstrated superior performance in optimizing aid delivery routes, effectively balancing transportation cost, delivery time, and operational efficiency. The proposed web-based platform facilitates real-time coordination among stakeholders, enhancing the overall effectiveness of disaster response and resource allocation. Beyond its application in humanitarian logistics, the developed system also offers value in optimizing delivery routes for e-commerce and parcel distribution services. By implementing such a system, both emergency and commercial logistics operations can benefit from improved route planning, ensuring timely and efficient delivery of critical resources and goods.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    520234

    Küre üzerinde 3 boyutlu gezgin satıcı problemi çözümünde yapay atom algoritması optimizasyonunun paralel programlama ile uygulaması

    Application of artificial atom algorithm optimizationto 3-dimensional traveling salesman problem solutionon sphere by parallel programming

    AYŞE NUR ALTINTAŞ TANKÜL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BURHAN SELÇUK

  2. Tez No

    558747

    Sürü tabanlı karınca aslanı ve balina optimizasyonu algoritmalarının fizik tabanlı algoritmalarla hibritleştirilmesi

    Hybridization of swarm-based ant lion and whale optimization algorithms with physics-based algorithms

    BAHADUR ALIZADA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA DANACI

  3. Tez No

    714340

    Sürü mobil robotlarda enerji yönetimi odaklı görev planlama ve koordinasyon

    Energy management focused mission planning and coordination in swarm mobile robots

    GÜRKAN GÜRGÖZE

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM TÜRKOĞLU

  4. Tez No

    328328

    Modeling and solving mixed-model assembly line balancing problem with setups

    Karma modelli montaj hattı dengeleme probleminin hazırlık zamanları ile modellenmesi ve çözülmesi

    ŞENER AKPINAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADİL BAYKASOĞLU

  5. Tez No

    896801

    Salp sürü optimizasyon algoritması kullanılarak derin öğrenmeye dayalı saldırı tespit sistemi

    Deep learning based intrusion detection system using salp swarm optimization algorithm

    PINAR AYYILDIZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OĞUZHAN KARAHAN

Geri Dön