Kapasite kısıtlı araç rotalama probleminin yabani ot ve hibrit metasezgisel algoritmalarla çözümü

Lojistik planlamada araç rotalama problemleri operasyonel bazda firmalar için önemli kararlardan birisini oluşturmaktadır. Bu tez çalışmasında; özellikle lojistik planlarının oluşturulmasında sıklıkla karşılaşılan araç rotalama problemi incelenmiştir. Araç rotalama problemi Np-Zor sınıfındaki popüler bir optimizasyon problemidir. Problemin karakteristiğinden dolayı büyük ölçekli veri setlerini kesin çözüm yöntemler ile çözmek çok zordur. Makul sürelerde optimale yakın çözümler için sezgisel ve metasezgisel algoritmalar yaygın olarak kullanılmaktadır. Bundan dolayı bu çalışmada araç rotalama problemi; tasarruf algoritması ve genetik algoritmayla çözülmesinin yanında yabani ot algoritması ve bu yaklaşımlardan oluşturulan hibrit yöntemler ile çözülerek bu algoritmaların performansları karşılaştırılmıştır. Böylelikle, kapasite kısıtlı statik araç rotalama problemine yeni bir hibrit çözüm yöntemi önerilmiştir. Sonuçlar önerilen yaklaşımın kısa sürede optimale oldukça yakın sonuçlar verdiğini göstermektedir. Buna ek olarak problemin dinamik koşullar altında davranışını incelemek için tek depolu, çok araçlı, dinamik talepli, kapasite kısıtlı araç rotalama problemi ele alınmıştır. Statik problem için önerilen çözüm yaklaşımları dinamik koşullara adapte edilmiştir. Problemin uygulama problemlerine implementasyonu için çalışma sonucunda ortaya çıkan çözüm yaklaşımlarını temel alan bir arayüz programı tasarlanmıştır.