Afet sonrası insani yardım tedarik zinciri içın zaman pencereli araç rotalama probleminın hibrid genetik algoritma kullanılarak optimize edilmesi
Optimizing the vehicle routing problem with timewindows for post-disaster humanitarian supply chain usinghybrid genetic algorithm
- Tez No: 988869
- Danışmanlar: PROF. BERK AYVAZ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Ticaret Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Fen Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Afet kurtarma operasyonları sırasında çok sayıda kaynağın etkili bir şekilde dağıtılması bir yaşamsal önemdedir.. Ancak, bu alandaki çoğu çalışma, zaman pencerelerini dikkate almadan yalnızca tek kaynak senaryolarına odaklanmaktadır. Bu tez, Acil Durum Kurtarma Operasyonlarında Zaman Pencereli Çok Kaynaklı Rotalama ve Çizelgeleme Problemini ele alarak afet müdahalesini geliştirmektedir. Tek kaynaklara odaklanan çalışmalardan farklı olarak, araç rotalama yoluyla hem harcanabilir hem de harcanamaz kaynakları optimize etmektedir. Bu araştırmanın aciliyeti, önemli eksiklikleri ortaya çıkaran büyük ölçekli felaketlerin tarihsel örneklerinin de gösterdiği gibi, acil durum müdahale etkinliğini iyileştirmeye yönelik kritik ihtiyaçla vurgulanmaktadır. Devam eden çabalara rağmen, mevcut metodolojiler genellikle zamanında ve en uygun stratejileri sağlamakta başarısız olmaktadır Bu araştırma, hibrit bir genetik algoritma önererek bu zorlukları ele almaktadır. Model, acil durum araçlarının rotasını optimize etmeye odaklanmakta ve matematiksel modellemeyi entegre ederek kurtarma operasyonları için tamamlanma sürelerini en aza indirmektedir. Temel katkılar arasında afet durumunda ÇKAR'nin önemli lojistik zorluklarını ele almak, acil durum araç rotalama ve çizelgelemesini optimize etmek yer almaktadır. 100 müşteriyi içeren kıyaslama Solomon örneklerinde sezgiselliği doğrulamak için hibrit bir genetik algoritma geliştirilmiş ve test edilmiştir. Sezgisel daha sonra Muzaffarabad, Pakistan depremi ve Hatay Bölgesi, Türkiye'den alınan gerçek dünya verilerine uygulanarak gerçek dünya acil durum müdahale senaryolarının ele alınmasındaki etkinliği ve uygunluğu gösterilmiştir. Sonuçlar, Hibrit Genetik Algorithma (HGA)'nın optimuma yakın çözümler ürettiğini ve acil yardım operasyonları için uygun bir araç olduğunu göstermektedir. Gelecekteki araştırmalar, afet yönetimini daha da ilerletmek için stokastik optimizasyon, çok amaçlı modeller ve ayrıştırma yaklaşımlarına odaklanmalıdır.
Özet (Çeviri)
Effective delivery of numerous resources during disaster recovery operations is a matter of life and death. However, most studies in this field focus exclusively on single-resource scenarios without considering time windows.This thesis enhances disaster response by addressing the Multi-Resource Routing and Scheduling Problem with Time Windows (MRSRPTW) in Emergency Recovery Operations (EROs). Unlike studies that focus on single resources, it optimizes both expendable and non-expendable resources through vehicle routing. The urgency of this research is underscored by the critical need to improve emergency response efficacy, as evidenced by historical instances of large-scale disasters that revealed significant shortcomings. Despite ongoing efforts, current methodologies often fail to provide timely and optimal strategies.This research addresses these challenges by proposing a hybrid genetic algorithm. The model focuses on optimizing the route of emergency vehicles and minimizes completion times for recovery operations by integrating mathematical modeling. Key contributions include addressing the significant logistical challenge of MRSRPTW in disaster management, optimizing emergency vehicle routing and scheduling .A hybrid genetic algorithm was developed and tested to validate the heuristic on benchmark Solomon instances involving 100 customers. The heuristic was then applied to real-world data from the Muzaffarabad, Pakistan earthquake and the Hatay Region, Türkiye, demonstrating its effectiveness and relevance in addressing real-world emergency response scenarios. The results indicate that the hybrid genetic algorithm produces near-optimal solutions, making it a viable tool for emergency relief operations.Future research should focus on stochastic optimization, multi-objective models, and decomposition approaches to further advance disaster management.
Benzer Tezler
- Emergency medical system design for disaster response
Afete müdahale için acil tıp sistemi tasarımı
MEHMET KÜRŞAT ÖKSÜZ
Doktora
İngilizce
2020
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ITIR SATOĞLU
- İstanbul'da beklenen MW 7.5 büyüklüğündeki depremin ardından kurulacak yiyecek tedarik zincirinin ajan tabanlı benzetimle analizi
Analysis of food supply chain to be established after the expected MW 7.5 earthquake in Istanbul with agent based simulation
FURKAN ONUR USLUER
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
EkonometriBursa Uludağ ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ARZU EREN ŞENARAS
- Afet sonrası sıcak yemek üretiminde kullanılabilecek kamusal alanların değerlendirilmesi
Assessment of public facilities for hot meal production after disasters
FURKAN BOZKURT
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Kamu YönetimiGümüşhane ÜniversitesiAfet Yönetimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEKİYE GÖKTEKİN NİZAM
- A supplier selection model for designing framework agreements in relief chain
İnsani yardım tedarik zincirinde çerçeve anlaşmaları tasarımı için tedarikçi seçimi modeli
DENİZ AK
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKadir Has ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BURCU BALÇIK (KOYUNCU)
- Supplier selection and collaboration for determining joint facility location for humanitarian relief distribution
İnsani yardım malzemelerinin dağıtımı için ortak tesis yerinin belirlenmesinde tedarikçi seçimi ve işbirliği
EREN ŞALLI
Doktora
İngilizce
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDoğuş ÜniversitesiTedarik Zinciri Yönetimi ve Lojistik Yönetimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ PERAL TOKTAŞ PALUT