Çok depolu-kapasiteli araç rotalama probleminin doğrusal programlama ve genetik algoritma ile çözümü
Solution of the multi-depot capacitated vehicle routing problem using linear programming and genetic algorithm
- Tez No: 996586
- Danışmanlar: PROF. DR. SELÇUK ALP
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışma, çok depolu ve çok araçlı kapasite kısıtlı araç rotalama problemini ele almakta ve müşteri taleplerini karşılayacak şekilde araç rotalarının etkin bir biçimde planlanmasını amaçlamaktadır. Araçlar belirli kapasite sınırlamalarıyla çalışmakta ve her atölye yalnızca bir kez ziyaret edilmektedir. Bu bağlamda, lojistik operasyonların verimliliğini artırmak, dağıtım maliyetlerini minimize etmek ve operasyonel süreyi optimize etmek için uygun rota planlamasının önemi vurgulanmaktadır. Araştırmada, problemi çözmek için iki farklı yaklaşım karşılaştırılmıştır: doğrusal programlama tabanlı kesin çözüm yöntemi ve genetik algoritmaya dayalı sezgisel çözüm yaklaşımı. Matematiksel modelleme aşamasında, kapasite kısıtları, akış dengesi ve alt tur önleme koşullarını içeren bir tamsayılı doğrusal programlama modeli geliştirilmiştir. Gurobi optimizasyon yazılımı kullanılarak optimal çözümler elde edilmeye çalışılmıştır. Model, küçük ölçekli problemler için başarılı sonuçlar üretirken, problem boyutu büyüdükçe çözüm karmaşık bir hale gelmiş, çözüm süresi önemli ölçüde artmış ve makul sürelerde çözüm bulunamamıştır. Bu durum, büyük ölçekli lojistik problemlerinde kesin yöntemlerin hesaplama açısından sınırlı olduğunu ve pratik uygulamalarda yetersiz kalabileceğini göstermektedir. Buna karşılık, literatürde sezgisel yöntemler incelenmiş ve çözüm süresini azaltmak, uygulanabilirliği artırmak amacıyla genetik algoritma tasarlanıp uygulanmıştır. Rotalar bireyler olarak kodlanmış, seçim, çaprazlama ve mutasyon operatörleri ile yeni nesiller oluşturulmuştur. Sonuçlar, genetik algoritmanın büyük ölçekli problemlerde kısa sürede kabul edilebilir ve optimale yakın çözümler ürettiğini göstermektedir. Özellikle doğrusal modelin pratik açıdan uygulanamadığı durumlarda, genetik algoritmanın çözüm verimliliği ve esnekliği belirgin bir şekilde öne çıkmaktadır. Çalışmanın bulguları, küçük ölçekli problemlerde doğrusal programlamanın optimal çözümler sağlayabildiğini, ancak büyük ve karmaşık lojistik problemler için genetik algoritmanın etkili, uygulanabilir ve pratik bir çözüm yaklaşımı sunduğunu ortaya koymaktadır. Böylece çalışma, hem akademik literatüre anlamlı katkılar sağlamakta hem de lojistik ve dağıtım planlamasında karar vericilere kapsamlı ve güvenilir bir rehberlik sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
This study addresses the multi-depot, multi-vehicle capacitated vehicle routing problem and aims to effectively plan vehicle routes to meet customer demands. Vehicles operate under specific capacity constraints, and each workshop is visited only once. In this context, the importance of efficient route planning is emphasized to enhance logistics operations, minimize distribution costs, and optimize operational time. The research compares two different solution approaches: an exact method based on linear programming and a heuristic approach using a genetic algorithm. During the mathematical modeling phase, an integer linear programming model incorporating capacity constraints, flow balance, and subtour elimination conditions was developed. Optimal solutions were sought using Gurobi optimization software. While the model produced successful results for small-scale problems, increasing problem size led to considerable computational complexity, significantly longer solution times, and infeasibility within reasonable durations. This indicates that exact methods are limited in computational practicality for large-scale logistics problems. To overcome these challenges, a genetic algorithm was designed and implemented to reduce solution time and enhance applicability. Routes were encoded as individuals, and new generations were produced using selection, crossover, and mutation operators. The results demonstrate that the genetic algorithm provides acceptable and near-optimal solutions in a short time for large-scale problems. Particularly in cases where linear models are impractical, the efficiency and flexibility of the GA are clearly highlighted. The findings suggest that while linear programming can provide optimal solutions for small-scale problems, genetic algorithms offer an effective, practical, and applicable approach for large and complex logistics scenarios. Therefore, this study contributes significantly to the academic literature and provides comprehensive and reliable guidance for decision-makers in logistics and distribution planning.
Benzer Tezler
- Karınca kolonisi optimizasyonu ve genetik algoritma tabanlı tramp gemi rotalama ve çizelgeleme
Ant colony optimization and genetic algorithm based tramp ship routing and scheduling
SEHER SUENDAM ARICI
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRE AKYÜZ
- İnsani yardım lojistiğinde tesis kapasite kararları ile iki aşamalı rota kapsama problemi
A two-echelon humanitarian-aid covering tour problem with facility capacity decisions
İLAY GÜVENÇ PELİT
- Araç rotalama problemlerinin parçacık sürü ve genetik algoritma ile optimizasyonu
Optimization vehicle vouting problem using particle swarm optimization and genetic algorithm
EMRAH ÖNDER
- Kapasite kısıtlı araç rotalama probleminin yabani ot ve hibrit metasezgisel algoritmalarla çözümü
Solution of capacitated vehicle routing problem with invasive weed and metaheuristic algorithms
ÜMİT YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YUSUF KUVVETLİ
- Solving the multi-depot location-routing problem with lagrangian relaxation
Çoğul depolu tesis yeri belirleme - rotalama probleminin lagrange gevşetme yöntemi ile çözülmesi
ÖZYURT ZEYNEP
Yüksek Lisans
İngilizce
2007
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKoç ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. DENİZ AKSEN