Çok amaçlı konteyner yükleme ve araç rotalama problemlerinin çözümü için genetik algoritma yaklaşımı: porselen sektöründe karar destek sistemi önerisi

Teknolojinin gelişmesi ile büyüyen ticaret hacmi, şirketlerin operasyonlarında optimizasyon uygulamalarını kullanmasını ve geliştirmesini zorunlu kılmaktadır. Çözüm aranacak olan operasyonların hızları, maliyetliyetleri ve doğrulukları verimli bir şekilde tasarlanması gerekmektedir. Şirketlerin sıklıkla karşılaştığı ve çözümüne ihtiyaç duyduğu problemler arasında konteyner yükleme ve araç rotalama problemleri yer almaktadır. Özellikle porselen sektöründe yer alan firmaların üretim esnasındaki iş akış ve teslimat süreçlerinde önceliklerinin belirlenmesi, verimli ve etkin bir şekilde yürütülmesi için karar destek sistemlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Farklı sektörlere yönelik tasarımlar incelendiğinde uzman sistemler, yapay sinir ağları, genetik algoritmalar ve bulanık mantık gibi yapay zeka alt dalları kullanılarak üretilen çözüm önerilelerinin sıklıkla kullanıldığı görülmektedir. Literatürde porselen sektörüne yönelik üretilen yapay zeka temelli karar destek sistemlerinin çok sınırlı sayıda ve bu alanda ihtiyaç olduğu görülmüştür. Porselen sektöründe üretim önceliklerinin karlılık, müşteri memnuniyeti ve depolama kısıtları gibi nedenlerle değişkenlik göstermesi ve bu duruma bağlı olarak sevkiyat işlemlerinde öncelikli yüklenecek ürünlerin tercihinde karar destek sistemlerinin optimizasyonu önem arz etmektedir. Bu çalışmada farklı alanlardaki şirketlerin sıklıkla karşılaştığı ve çözüm aradığı konteyner yükleme ile araç rotalama problemlerine yönelik metasezgisel algoritmalardan genetik algoritmayla daha verimli çözüm önerilerinin üretilmesi amaçlanmıştır. Bu doğrultuda porselen sektöründe kullanılan konteynerın sayısını ve araç rotalama mesafesini minimize etmek hedeflenmiştir. Araştırmada ilk olarak porselen sektöründe konteyner yükleme probleminde toplam kar veya teslimat süresi önceliği esas alınarak matematiksel model oluşturulmuştur. Oluşturalan matematiksel model ağırlıklı toplam skalerleştirme yöntemiyle iki adet olan amaç tek amaca dönüştürülmüştür. Hazırlanan yazılım ile, ilgili amaç doğrultusunda ürünlerin konteynerlara verimli ve etkin bir şekilde yüklenmesine yönelik önerilerin üretilmesi sağlanmıştır. Ayrıca araç rotalama problemi için ise, yüklenen konteynerın bayilere veya mağazalara dağıtımı esnasında en kısa rotanın belirlenmesi amacıyla iki nokta arası mesafe bulma yöntemi matematiksel modele uygulanmış, genetik algortima ile çözüm aranmıştır.