A matheuristic for sustainable logistics for food banks
Gıda bankacılığında sürdürülebilir lojistik için matsezgisel
- Tez No: 978704
- Danışmanlar: PROF. CEYDA OĞUZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Koç Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Sürdürülebilir gıda sistemi, gıda israfını en aza indirmek, karbon emisyonlarını azaltmak ve doğal kaynakların verimli kullanımını sağlamak gibi birçok açıdan önemli bir rol oynamaktadır. Gıda bankacılığı operasyonları, sürdürülebilir bir gıda sistemine ulaşmada kritik bir pozisyona sahiptir. Bu tezin motivasyonu, Birleşmiş Milletler'in üç Sürdürülebilir Kalkınma Hedefi'nden, yani“Açlığa Son”,“Sorumlu Üretim ve Tüketim”ve“İklim Eylemi”hedeflerinden türetilmiştir. Bu bağlamda, gıda bankacılığı operasyonlarında rotalama ve paylaştırma problemlerini çözmeye yönelik yaklaşımlar içeren bir karar mekanizması oluşturmak bu çalışmanın amacıdır. Çok Depolu - Periyodik Eşlenmemiş Toplamalı Dağıtımlı Araç Rotalama Problemi (ÇD-PETDARP) adlı yeni bir problem, gıda bankacılığı sektöründe büyük bir oyuncunun günlük tedarik zinciri operasyonlarından esinlenerek oluşturulmuştur. Probleme karbon emisyonlarını, yakıt maliyetlerini ve gıda dağıtımındaki adaletsizliği en aza indirirken kurtarılan gıda miktarını maksimize etmek gibi çeşitli hedeflerin dahil edilmesi, bu hedefleri matematiksel ifadelere dönüştürüp çözümlemeyi gerektiren özel fonksiyonlar oluşturulmasını zorunlu kılmaktadır. Bu amaçla, adalet için özel bir fonksiyon sunulmuş ve transporter tip araçlar için karbon emisyonu fonksiyonunun uyarlanması empirik verilerle yapılmıştır. Çözüm yöntemi olarak, bir Karışık Tam Sayılı Doğrusal Programlama modeli geliştirilmiştir. Bu modelde, rotalama şemasını temsil etmek için ikili değişkenler kullanılırken, paylaştırmayı modellemek için doğrusal değişkenler kullanılmaktadır. Karışık Tam Sayılı Doğrusal Programlama modeline karşı rekabet edebilmek için Değişken Komşu Arama tabanlı bir matsezgisel uygulanmıştır. Matsezgiselde, problemin polinom zamanda çözülebilir yapısından yararlanmak için kesin çözüm yaklaşımı olan Paylaştırma Altprogramı kullanılmaktadır. Çok kısa bir sürede üst sınırları oluşturabilmek için başka bir kesin çözüm yaklaşımı olan Paylaştırma üst Sınır Modeli geliştirilmiştir. Deneyler için gerçek hayat senaryolarından örnekler ile birlikte sentetik örneklerden bir küme oluşturulmuştur. Yapılan gözlemler, matsezgiselin, düğüm sayısının ve araç sayısının yüksek olduğu büyük örneklerde Karışık Tam Sayılı Doğrusal Programlama modelinden daha iyi performans sergilediğini göstermektedir. Ancak küçük ölçekli örneklerde, matematiksel model neredeyse optimal çözümler üretmektedir. Paylaştırma üst Sınır Modeli, Karışık Tam Sayılı Doğrusal Programlama modeli tarafından bulunan en iyi sınırlara çok yakın üst sınırlar sağlamaktadır. Bu durum da günlük operasyonlardaki uygulamaya yönelik değerlendirmeleri kolaylaştırırken potansiyel gelecekteki üst sınır kullanan yaklaşımların önünü açmayı amaçlar.
Özet (Çeviri)
Sustainable food system is important in many regards including minimizing food waste, decreasing carbon emission and efficient use of natural resources. Food banking operations are significant in achieving a sustainable food system. Motivation of this thesis is derived from three of the Sustainable Development Goals of United Nations, namely“Zero Hunger”,“Responsible Consumption and Production”and“Climate Action”. In this regard, providing a decision framework that entails approaches to solve routing and allocation problems in food banking operations is aimed by this study. The novel problem of Multi Depot-Periodic Unpaired Pickup and Delivery Vehicle Routing Problem (MD-PUPDVRP) is introduced to mimic day to day supply chain operations of a major player in food banking industry. Involvement of various objectives, including minimizing carbon emissions, fuel costs and unfairness in food distribution, maximizing total amount of rescued food requires dedicated functions to quantify them. For that purpose, a dedicated function for fairness is presented and an adaptation of a carbon emission function is made to transporter type vehicles using empirical data. As solution methodologies, a Mixed Integer Linear Programming (MILP) model is developed. In MILP model, binary variables are used to represent routing scheme, whereas linear variables are utilized to model allocation. A Variable Neighborhood Search (VNS) based matheuristic is implemented to compete with MILP model. In the matheuristic, an exact method called Allocation Subroutine (AS) is used to take advantage of decomposable structure of the problem. To generate upper bounds in a very short amount of time, another exact method called Allocation Upper Bound model (ALUB) is developed. Instances from real life scenarios are created for experimentation along with a set of synthetic instances. It has been observed that the matheuristic performs better than the MILP model for large instances where the number of nodes and number of vehicles are both high. Yet in small scale instances, mathematical model generates near optimal solutions. ALUB provides very close dual bounds to best bounds found by MILP, which enables practical interpretations as well as potential future approaches that utilize dual bound.
Benzer Tezler
- Logistics collaboration for food bank operations
Gıda bankası operasyonları için lojistik işbirliği
SUDE KOCAÇİFTÇİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKoç ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEYDA OĞUZ
- 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
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGazi ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞENOL ALTAN
- Zaman pencereli araç rotalama probleminin geliştirilmiş yapay arı kolonisi ve ateş böceği algoritmaları ile çözümü
Solving the time window vehicle routing problem with improved artificial bee colony and firefly algorithms
NAZİFE ŞAHİN MACİT
Doktora
Türkçe
2022
İşletmeBurdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YUSUF ŞAHİN
- 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
- Bir firmanın zaman pencereli belirli talepli araç rotalama probleminin genetik algoritma kullanılarak çözülmesi
Solving vehicle routing problem with time windows and spesific demands of a company by using genetic algorithm
BEGÜM AKSAKAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ŞEYDA SERDAR ASAN