Araç yönlendirme problemi
Bu konu başlığı altında 67 tez
Elektrikli ve benzinli araç rota planlaması, maliyet optimizasyonu ve karşılaştırması
Elektrikli araç rotalama probleminde, elektrikli araçlar kullanılarak rotanın tamamlanması, minimum maliyetin ve minimum rota mesafesinin bulunması hedeflenir. Elektrikli araçların alabilecekleri maksimum mesafe benzinli/dizel araçlara göre daha azdır. Bu nedenlerle araç rotalama problemlerinde (VRP) elektrikli araçlar kullanılırken şarj kapasiteleri ve şarj istasyon lokasyonları özel olarak dikkate alınmalıdır. Bu çalışmanın amacı elektrikli araçlar kullanılarak optimal – minimum maliyetli – rota bulunması ve benzinli araçların VRP sonuçlarıyla kıyaslanmasıdır. Bu tez çalışmasında, Ankara'da kurulması planlanan bir firmanın, Ankara'nın değişik bölgelerine dağılmış durumdaki potansiyel müşterileri için, dağıtımda elektrikli veya benzinli araç kullanmasına göre optimal rotaları bulunmuştur. Çalışmada optimal rota nasıl oluşturulmalı ve elektrikli araçlar mı ya da benzinli araçlar mı kullanılmalı soruları ele alınmıştır. Konu kapsamında Ankara'da bulunan şarj istasyonları, şarj maliyetleri, elektrikli araçların batarya kapasiteleri, başlangıç maliyetleri ve benzin fiyatları dikkate alınmıştır. Modeller bu noktalar dikkate alınarak kurulmuş, farklı müşteri sayıları ve lokasyonlarına göre birçok farklı senaryo için karşılaştırılmıştır. Çalışmada karışık tam sayılı lineer programlama kullanılmıştır. Çalışma sonuçlarına göre elektrikli araçlar kullanıldığında çok daha az maliyetle dağıtım yapılabildiği görülmüştür. Müşteri sayısı arttıkça ve/veya müşteriler arası mesafe uzadıkça, elektrikli araç şarj istasyonu altyapısı yetersizliği nedeniyle elektrikli araçların benzinli araçlara göre maliyet avantajının azaldığı sonucuna varılmıştır.
Zaman pencereli araç rotalama probleminin otomasyon firmasında optimizasyon uygulaması
Zaman Pencereli Araç Rotalama Probleminde (ZPARP), araçların verilen en erken ve en geç bitiş zamanlarına uygun rotasının belirlenmesi, minimum rota mesafesinin bulunması hedeflenir. ZPARP, servis zamanları ve zaman pencereleri dikkate alınarak minimum mesafedeki rotanın bulunması ve rotaları ziyaret eden araçların müşteri sıralamasının belirlenmesi problemidir. Bu çalışmanın amacı, Ankara ilinde faaliyet gösteren bir otomasyon montaj, kurulum ve arıza hizmet sağlayıcısının uygun rotalama modelinin oluşturulması ve firmanın istek ve ihtiyaçları doğrultusunda geliştirilmesidir. Çalışmanın temeli müşterilere uygun zaman aralıklarında hizmet sağlayabilmek ve firma araçlarının kat ettiği mesafe/maliyeti minimize etmektedir. Modelin problemi yansıtabilmesi için gerçek müşteri verileri ile farklı senaryolar denenmiş olup sonucunda yeni bir senaryo oluşturularak firmanın arıza taleplerine de yönlendirme yapması sağlanmıştır. Bu çalışma, otomasyon sektöründe daha önce ele alınmamış bir çalışma olması özelliği ile literatüre katkı sağlayacaktır. Çalışma kapsamında karışık tam sayılı lineer programlama kullanılmış ve model MATLAB ile çözdürülmüştür. Farklı müşteri kümeleri ile modelin gerçek hayatı yansıtıp yansıtmadığı incelenmiş ve firmanın kullanımına hazır hale getirilmiştir.
Stokastik talepli tesis yeri seçimi ve araç rotalama problemi: Ecza deposu örneği
Lojistik sektörü, gün geçtikçe belirsizleşen talep dinamikleri, değişen müşteri beklentileri ve sıkça karşılaşılan operasyonel problemler ile mücadele etmektedir. Bu nedenle lojistik operasyonların etkili bir şekilde yönetilmesi ve kaynakların en verimli şekilde kullanılması, sektördeki şirketlerin rekabet avantajı elde etmesi açısından hayati önem arz etmektedir. Tesis yeri seçimi ve araç rotalama kararlarının lojistik maliyetlerine büyük etkileri olmaktadır. Gerçek hayat problemlerinde taleplerin değişken olması bu kararların alınmasını zorlaştırmaktadır. Bu çalışmanın amacı, lojistik operasyonlarda değişken müşteri taleplerinden kaynaklanan belirsizlikleri dikkate alarak, maliyet en iyilemesi sağlayacak bir model geliştirmek ve pratikte uygulanabilir bir çözüm sunmaktır. Literatürde stokastik talepli tesis yer seçimi ve araç rotalama problemlerinin birlikte ele alındığı çalışmalar sınırlı sayıdadır. Ayrıca, müşteri hizmet düzeylerinin hesaplanarak stokastik taleplerin karşılanması yaklaşımının getirilmesi bu araştırmayı özgün kılmaktadır. Bu çalışmada, stokastik talepli tesis yer seçimi ve araç rotalama problemleri birlikte ele alınmıştır. İzmir ilinde faaliyet gösteren bir ecza deposunun müşteri taleplerini en uygun maliyetle karşılayabilmesi için açılacak olan yeni tesisin yeri ve araç rotalama kararları belirlenmiştir. Bu bağlamda, müşteri talepleri Arena Simulation Software'in 16.0 benzetim programı kullanılarak analiz edilmiş ve talep dağılımlarının uygunluğu değerlendirilmiştir. Ardından, stokastik talepli tesis yer seçimi problemi ve araç rotalama problemi için karma tam sayılı matematiksel model geliştirilerek GAMS 24.9.1 yazılımında çözümlenmiştir. Talebin beklenen değeri ve %90 müşteri hizmet düzeyi ile önerilen modeller karşılaştırılmış ve en küçük değerler sırasıyla 317.184.890 ve 316.645.050 bulunmuştur. Cezai maliyetlerin olması sebebi ile bu vaka çalışmasında % 90 müşteri hizmet düzeyi uygun sonuç vermiştir. En iyilemeyi sağlayacak bir model geliştirmek ve pratikte uygulanabilir bir çözüm sunmaktır.
İnsani yardım lojistiği: Ankara'nın Çankaya ilçesindeki mahallelere COVID-19 aşısının dağıtılması
2019 Kasım ayından bu yana bütün dünyayı etkisi altına alan ve gerek ekonomik gerek sosyal olarak uluslararası onarılması zaman alacak krizlere neden olan bir pandemi yaşanmaktadır. COVID-19 Virüsü yayılmaya başladığı andan bu yana bütün dünyanın gündemindedir ve pek çok insanın hayatını kaybettiği, daha fazlasının atlatmayı başardığı ama dünyadaki herkesin bir şekilde etkilendiği bu pandemiyi bitirebilmek için aşı çalışmaları ülkeler tarafından büyük bir titizlikle yürütülmektedir. Bir yılı bulan çalışmalar sonucunda Sinovac (Çin), Pfizer/Biontech (Almanya), AstraZeneca (İngiltere), Sputnik V (Rusya) ve Moderna (ABD) aşılarının yüksek oranlarda başarılı sonuç verdiği kanıtlanmıştır. Bu gelişme ile ülkeler aşı sırasına girmişler, normalleşme sürecini hızlandırmak için hem ekonomik hem de zaman tasarrufu açısından aşılamanın etkin bir şekilde planlanmasının öneminin bilincindedirler. Bu çalışmada Ankara'nın Çankaya ilçesindeki aşı olma sırası bekleyen insanlar için aşıların Sağlık Bakanlığı'ndan Çankaya'daki muhtarlıklara en kısa mesafede ulaştıracak üç tam sayılı programlama modeli incelenmiş ve karşılaştırılmıştır. Modellerde Çankaya Belediyesi'ne bağlı 115 mahalle tespit edilmiştir ve Sağlık Bakanlığı başlangıç noktası olarak belirlenmiştir. Çalışmada 116 noktada Gezgin Satıcı Problemi (GSP), Araç Rotalama Problemi (ARP) ve Küme Ayrıştırma (KA) matematiksel problemleri çözülmüştür ve sonuçları karşılaştırılmıştır. Araç Rotalama Problemi çözülürken Clark-Wright Algoritması uygulanmış ve rassallık ve iterasyon iyileştirilmelerinden yararlanılmıştır. Problem iki farklı kapasiteli araçla çözülerek iyileştirmelerin ve kapasitenin çözüme olan etkisi gözlemlenmiştir. Küme Ayrıştırma Problemi'nde Problem farklı sayıda kümeye ayrıştırılarak 5 senaryo halinde çözülmüştür. Çözümde MTZ Algoritması uygulanmıştır.
İnsani yardım lojistiğinde şehir içi dağıtım planlama
Afetlerin sayısı yıllar geçtikçe artmaktadır ve afetler can ve mal kayıplarına neden olmaktadır. Meydana gelen kayıpların en aza indirilmesi için insani yardım lojistiğindeki faaliyetlerin etkin bir şekilde yönetilmesi gerekmektedir. Bu nedenle, afetzedelerin ihtiyaçlarının hızlı bir şekilde karşılanabilmesi için uygun dağıtım planları oluşturulmalıdır. İnsani yardım lojistiğinde yardım malzemesi dağıtımı için araç rotalama kararları verilirken, afetin neden olduğu altyapı hasarları gibi belirsizlikler göz önünde bulundurmak gerekmektedir. Bu hasarlar, büyük tonajlı araçların gerekli yardım malzemelerini ulaştırmasına engel olabilmektedir. Bu tür hususlar göz önünde bulundurularak uygun dağıtım ağı oluşturulması gerekmektedir. Bu çalışmanın amacı, insani yardım faaliyetlerinde bulunan kuruluşlara bir karar destek modeli önermektir. Bu amaç doğrultusunda, bu çalışmada insani yardım lojistiğinde İki Aşamalı Araç Rotalama Problemi (2A-ARP) için Karma Tamsayılı Doğrusal Programlama (KTDP) modeli önerilmektedir. Bu modelin amacı toplam seyahat süresini en aza indirmektir. İstanbul ili Kartal ilçesinde meydana gelebilecek bir deprem senaryosu örneği ile modelin doğruluğu ve uygulanabilirliği gösterilmektedir. Afet sonrasında yolların kapanma durumu dikkate alınmaktadır. Söz konusu problemde dağıtım için heterojen araç filosu ve yayalara yer verilmektedir. Araç tiplerine göre araçların kapasiteleri, hızları ve yollarda ilerleme kabiliyetleri farklılık göstermektedir. Yolların kapanma ihtimali nedeniyle araçların ulaşamadığı talep noktalarına yayalar vasıtasıyla devretme noktaları kullanılarak teslimat yapılabilmektedir. Bu çalışmanın literatüre katkısı, dağıtım filosunda farklı türdeki araçlara yer vermesi, araçların hızlarının ve yollardaki ilerleme kabiliyetlerinin birbirinden farklı olmasına ek olarak dağıtım için yayaların kullanımını önermesidir. Numerik analizler sonucunda toplam seyahat süresini en aza indirmek için, belirlenen araç turu kapanmama ihtimalleri dikkate alınarak uygun dağıtım şekli belirlenmektedir. Bu sayede, gerçek hayatta karar vericilere destek olabilecek durumlar üzerinde durulmaktadır. Bu önerilen model IBM CPLEX bilgisayar programı yardımıyla kodlanarak hem yakıt hem zaman hem de araç tipi açısından incelenerek her amaç fonksiyonu için optimum sonuca ulaşılmaya çalışılacaktır. Bu çalışmadaki temel amaç yolların kapanma ihtimalinin göz önüne alınması ve farklı araç türlerinin probleme dahil edilmesiyle zaman, maliyet ve yakıt tüketimi değişkenlerinin senaryo analizlerinden elde edilen farklı sonuçların karşılaştırmasını yapmaktır. Bu modelde ilk aşamada yüklenilen araçların kapasitesi, hızı ve gidebileceği yollar belirlenecektir. Daha sonra aktarma yapılacak olan aracın kapasitesi ve bu ikinci aşama araçların hızı ve kullanılabilirliği incelenecektir. Bunlara ek olarak kullanılacak araçların sebep olduğu emisyon miktarları da göz önüne alınacaktır. Modelde kullanılacak olan mesafe ve yol verileri AFAD sitesi aracılığıyla elde edilecektir.
Kara araçları için bulut bilişim ile kara kutu uygulaması
Bu çalışmada özellikle kara araçları için bir kara kutu uygulaması hedeflenmiştir. Gün geçtikçe trafiğe daha çok araç çıkmaktadır. Dolayısıyla daha çok araç daha çok kazaya sebep olmaktadır. Kazalardan sonra kaza hakkında güvenli bilgi edinmek zor olmaktadır. Yapılan bu çalışmayla kaza hakkında toplanacak detaylı bilgiler ile olay ayrıntılı şekilde analiz edilebilecek ve maddi manevi kayıplar en aza indirilebilecektir. Kaza öncesine ait iç ve dış kameralardan alınan video görüntülerinin yanında, araca ve sürücüye ait parametrelerde Bulut'ta kayıt altına alınabilmektedir. Kaza anında ilk yardım için gerekli kurumlara kaza konumu ve araç plakası bildirilmekte dolayısıyla en hızlı şekilde ilk yardım imkânı sağlanabilmektedir. Aynı zamanda araçlar belirledikleri yarıçap mesafesine bağlı olarak birbirlerinin kapsama alanında ise birbirlerine görme ve haberleşme imkânı da sunulmaktadır. Gideceği istikamette kaza meydana gelmişse sürücünün o rota dışındaki en kısa alternatif rotalar GA tabanlı yazılım ile sürücüye görsel olarak listelenir. Sürücü listedeki istediği en kısa yolu çizdirerek kaza mahalline uğramadan yoluna devam edebilir. Sonuç olarak; kaza bilgileri Bulut'ta saklanabilecektir. Sisteme kayıtlı olan araçlar birbiri ile haberleşebilecektir. Yol durumuna göre yeni yol alternatifleri verilecektir. Bu sistemin takıldığı araçlar mobil MOBESE gibi hizmet verebilecektir. Sigorta şirketleri ve emniyet müdürlüğünün hazırladığı raporlarının veri güvenilirliği artacaktır. Karayolları müdürlüğü, yol durumu bilgilerini, ülke genelinde tüm araçlarla paylaşabilecektir. Yeni yol önerileri ile trafik sıkışıklığı azalacaktır. Can ve mal kayıpları azalacak, zamanında, etkin müdahale mümkün olacaktır.
Askeri lojistik dağıtımında araç rotalama problemi için hipersezgisel algoritma geliştirilmesi
Günümüzün savaş taktik ve stratejileri insan gücünden ziyade akıllı silahların (yapay zekâ destekli) kullanılmasına yönelik planlanmaktadır. "Bilgi Çağı" ya da "Dijital Çağ" ile birlikte askeri yazılımlar şu alanlarda gelişme göstermiştir; yeni silahlar, kara harp sistemleri, iletişim sistemleri, gelişmiş optik ve lazerler, görüntü işleme sistemleri, yapay zekâ destekli otonom veya otonom olmayan robot teknolojileri vb. Bu alanlardaki gelişmeler ülkelerin güvenlik sistemlerini önemli ölçüde geliştirmekte ve farklı ülkelerin geleneksel savaş stratejileri yerine gelişmiş seviye stratejiler geliştirmesine neden olmaktadır.Bu çalışmada, askerlerin operasyon sırasında karşılaştıkları malzeme (silah, patlayıcı, yiyecek-içecek, sağlık vb.) sıkıntısından dolayı malzeme teminini kolaylaştıracak bir araç rotalama ve depo yönetim sistemi geliştirilmiştir. Askerin konumunun belirlenmesi ve haritalanabilmesi için Google Haritalar API, mevcut konumunun fiziksel koşullarının öğrenilebilmesi ve işlenebilmesi için RoboFlow API, web uygulamasının geliştirilmesinde ise Microsoft SQL Server ile birlikte C# kullanıldı. Uygulamanın ilk aşamasında askerin coğrafi konumunu ve bulunduğu yerin fiziki koşullarını (dağlık, ormanlık, yol, su vb.) belirlemek amacıyla hava aracı kullanılmıştır. Elde edilen bu görüntüler, RoboFlow API aracılığıyla YOLOv8 mimarisini kullanan denetimli öğrenmeyle eğitilmiş yapay zekâ tarafından işlenir. Uygulamanın ikinci aşamasında askerden ihtiyaç duyulan malzemelerin bilgisi alınır ve depolardaki stok miktarlarına göre genetik algoritma ve tabu arama algoritması tabanlı bir hiper-sezgisel kullanılarak en iyi rotalar oluşturulur. Geliştirilen bu uygulama sayesinde hiper-sezgisel algoritmalar kullanılarak elde edilen sonuçlar, hiper-sezgisel algoritma kullanılmadan elde edilen sonuçlarla karşılaştırıldığında programın çalışma süresinin ve iterasyon sayısının azaldığı görülmüştür. Gelecek çalışmalarda makine öğrenmesi ve açıklanabilir yapay zekâ üzerinde durulması düşünülmektedir.
Elektrikli araçların belirsiz batarya kullanımı varsayımıyla bir toplama ve dağıtım problemi
Lojistik faaliyetler tedarik zincirinde ürünlerin zamanında teslimi ve üretim/hizmet süreçlerinin başarılı bir şekilde uygulanması açısından önemli bir yere sahiptir. Kent merkezlerinde gerçekleştirilen yük taşımacılığı faaliyetlerinde fosil yakıtlı araçlar yerine elektrikli araçların kullanılması lojistik operasyonların karbon ayak izini azaltmak için iyi bir alternatiftir. Fakat, elektrikli araçlar için batarya değişim/şarj istasyonları konusunda önemli altyapı eksiklikleri mevcuttur. Bu durum, elektrikli araçların seyahat rotalarının optimizasyonunu daha önemli ve karmaşık hale getirmektedir. Öte yandan elektrikli araçların lojistik faaliyetlerde kullanılması bazı önemli riskleri de beraberinde getirmektedir. Özellikle şehir içi taşımacılık faaliyetlerinde araç hızı günün farklı saatlerindeki trafik yoğunluğuna bağlı olarak değişiklik gösterebilmektedir. Araç hızlarındaki belirsizlik durumu aynı zamanda enerji tüketimindeki belirsizliği de arttırmaktadır. Bu yüzden lojistik planlamalarda hız ve enerji tüketimindeki belirsizlik durumunun ele alınması önemlidir. Ayrıca, araçların planlanan rotayı tamamlamadan bataryalarının tükenmesi ihtimali sürücülerin menzil kaygısını arttırmakta ve firmalar için ek ceza maliyetlerine sebep olabilmektedir. Bu çalışmada, araç rotalama problemlerinin bir varyantı olan çoktan-çoğa toplama ve dağıtım problemi ele alınmıştır. Literatürde bu problem tipini ele alan diğer çalışmalardan farklı olarak, bu çalışmada dağıtım planlaması yapılan filoda elektrikli araçlar bulunmaktadır ve araçların hareket ettiği noktalar arasında tüketeceği enerji miktarları belirsizdir. Bu noktadan hareketle, bu çalışmada, elektrikli araçların kullanıldığı çoktan çoğa toplama ve dağıtım problemi için bir Kuadratik Şans Kısıtlı Karma Tam Sayılı Programlama modeli ve sezgisel bir çözüm yaklaşımı önerilmiştir. Yapılan sayısal analizler enerji tüketimini detaylı tahmin etmenin ve batarya tüketimindeki belirsizliği ele almanın önemini vurgulamaktadır. Sayısal analizler, enerji tüketimi belirsizliğinin dağıtım planlarını ve araçların rota boyunca harcadığı enerji tüketimi miktarını etkilediğini ortaya koymaktadır. Ayrıca enerji tüketimindeki belirsizliğin dikkate alınması, sürücülerin menzil kaygısını azaltarak aracın yolda kalması ve ürünlerin zamanında teslim edilememesi gibi beklenmeyen maliyetlerin oluşmasının önüne geçmektedir.
Dikey lojistik işbirliği varsayımıyla bir sürdürülebilir araç atama problemi için tam sayılı doğrusal programlama yaklaşımı
Üretim ve tüketimin geniş coğrafyalara yayılması ve uluslararası ticaretin gelişmesi ile lojistik operasyonların önemi işletmeler için giderek artmaktadır. Bu doğrultuda, müşterilerin taleplerine hızlı ve ekonomik cevap vererek rekabet avantajını sağlayabilmek için işletmelerin ilgili lojistik operasyonlarını etkin ve verimli bir şekilde planlanması gerekmektedir. Ayrıca, çevresel ve sosyal sorunlara karşı artan farkındalık, lojistik operasyonlarının planlaması yapılırken sürdürülebilirlik boyutlarının da değerlendirilmesi gerekliliğini ortaya çıkarmaktadır. Öte yandan, operasyon planlamaları yapılırken müşteriler ile gerçekleştirilen işbirliği, hem taşımacılık faaliyetlerinin verimliliğini hem de müşteri memnuniyetini arttırarak işletmelerin rekabet avantajına ve kârlılıklarına katkı sağlama potansiyaline sahiptir. Bununla birlikte işbirliği yaklaşımının araç kullanım oranını iyileştirmesi; daha az emisyon üretimi, daha az yakıt maliyeti ve daha fazla kâr marjı sağlaması, müşteri ve çalışan memnuniyetini arttırması ile işletmelerin sürdürülebilirliğin ekonomik, çevresel ve sosyal boyutlarındaki performansına katkısı olan lojistik operasyonlar gerçekleştirmesine olanak tanımaktadır. Bu tez çalışmasının amacı, lojistik sektöründe faaliyet gösteren firmalara bir karar destek modeli önerisi sunmaktır. Bu doğrultuda, dikey işbirliği varsayımı altında ele alınan sürdürülebilir araç tahsis problemi için karışık tam sayılı doğrusal programlama modeli önerilmektedir. Önerilen matematiksel model kullanılarak kâr maksimizasyonunun sağlanması, ve dikey lojistik işbirliği varsayımının taşımacılık operasyonları performansına ve sürdürülebilirliğin üç boyutuna etkilerinin incelenmesi hedeflenmektedir. Model homojen araç filo yapısını ve deterministik müşteri taleplerini dikkate almaktadır. Modelin doğruluğu ve uygulanabilirliği, gerçek bir lojistik ağı büyüklüğüne en yakın şekilde oluşturulan hipotetik veri setini ele alan örnek olay ve sonrasında yapılan sayısal analizler ile gösterilmektedir. Sayısal analizler, dikey lojistik işbirliğinin hem sistem hem de sürdürülebilirlik performansı üzerindeki pozitif etkiyi ortaya koymaktadır.
Araç rotalama problemi için bir öğrenen hibrit algoritması geliştirilmesi
Bu tez çalışmasında, lojistik ve dağıtım operasyonlarında sıklıkla karşılaşılan araç rotalama problemlerine yönelik, AI destekli, öğrenebilir ve hibrit bir optimizasyon algoritması geliştirilmiştir. Önerilen model; RL, YSA destekli genetik algoritmalar ve NoSQL tabanlı veri işleme altyapısının birlikte kullanımıyla, dinamik koşullara uyum sağlayabilen bir karar destek sistemi sunmaktadır. Klasik algoritmaların statik yapısının aksine, bu model geçmiş rota sonuçlarından öğrenerek adapte olabilmektedir. İstanbul'un iki yakasında gerçekleştirilen gerçek saha verilerine dayalı dört ayrı senaryo üzerinde yapılan testlerde, araç sayısı, toplam mesafe, rota süresi ve mesai süresi gibi performans göstergelerinde %18 ila %37 iyileşme sağlandığı gözlemlenmiştir. YSA destekli başlangıç popülasyonu, genetik algoritmanın erken yakınsama eğilimini azaltmış; NoSQL entegrasyonu ise büyük veri üzerinde hızlı ve çok ölçütlü sorgulamalara olanak sağlamıştır. RL modülü sayesinde sistem, operasyonel geri bildirimleri politika güncellemelerine dönüştürerek, performansını sürekli artırma yeteneği kazanmıştır. Sonuç olarak bu tez, gerçek zamanlı, esnek ve sahadan öğrenebilen bir karar destek modeliyle lojistik sektörüne yenilikçi katkılar sunmaktadır.
Sürdürülebilir şehir içi dinamik araç rotalama problemi üzerine bir karar destek sistemi önerisi
Lojistik sektörü, sürdürülebilirlik çerçevesinde getirilen yasal düzenlemeler ve kısıtlamalar ile şekillendirilmektedir. Söz konusu düzenlemelerden bazıları, araç kullanımına bağlı sera gazları salınımı sorunu, bu gazların insan sağlığına zararlı etkileri, gürültü seviyesindeki artışı ve trafik kazaları gibi tüm olumsuz faktörleri azaltmak üzere alınmaktadır. Bu çalışmada, dinamik şehir içi dağıtım problemleri için sürdürebilir lojistik yönetimi kapsamında kullanılabilecek bir karar destek sisteminin geliştirilmesi amaçlanmıştır. Bu amaca ulaşmak için çalışmanın ilk kısmında, sürdürülebilir şehir içi araç rotalama probleminde temel lojistik amaçları ve performans göstergelerini tanımlamak, literatürde yer alan karar destek modelleri analiz edilmiştir. Literatür taraması sonucuna göre, yeşil veya sürdürülebilirlik göstergelerini dikkate alan çalışmalarda, sera gazı salınımının azalmasının yanı sıra, lojistik maliyetlerinin de önemli oranda azalabileceği gözlemlenmiştir. Aynı zamanda, sera gazlarını minimize etmek için kullanılan yakıt tüketimi hesaplamalarında, yolların gerçek eğimlerinin dikkate alınmadığı tespit edilmiştir. Bu bulgudan yola çıkarak, çalışmanın ikinci kısmında, gezgin satıcı probleminde, kapsamlı yakıt tüketimi ve dinamik müşteri talebini dikkate almanın performans göstergelerine etkisi araştırılmıştır. Detaylı yakıt tüketimi hesaplamak için gerçek eğimler coğrafi bilgi sisteminden, gerçek mesafe ile hızlar ise, Google haritalardan elde edilmiştir. Detaylı yakıt tüketiminin hesaplanması ile oluşturulan rotalarda ne kadar fayda sağlandığını tespit etmek için; mesafe, seyahat süresi, eğim sıfır olarak kabul edilerek hesaplanan yakıt tüketimi, eğim ortalama olarak kabul edilerek hesaplanan yakıt tüketimi ve gerçekçi eğim dikkate alınarak hesaplanan yakıt tüketimi ile oluşturulan rotaların nümerik analizleri yapılmıştır. Ankara merkez ilçelerdeki 42 adet aile sağlığı merkezlerinden laboratuvar örneği toplama senaryosu için geliştirilen karar destek sistemi, araç yola çıktıktan sonra oluşan talep güncellemelerini (talep ekleme-çıkartma) dikkate alarak rota optimizasyonu yapabilmektedir. Elde edilen sonuçlara göre, gerçek eğim dikkate alınarak yakıt tüketiminin hesaplanması, statik senaryolarda %1,15'e kadar, dinamik senaryolarda %34,15'e kadar yakıt tasarrufu sağlamaktadır. Bu çalışmanın, şehir içi sürdürülebilir araç rotalama problemi ve yakıt tüketimi hesaplama yöntemi konularındaki gelecek çalışmalara rehberlik etmesi açısından, literatüre katkıda bulunacağı düşünülmektedir.
Pandemi sürecinde insansız hava araçları ile keşif/gözetleme ve medikal ürün dağıtımı için rotalama uygulamaları
Teknolojideki hızlı gelişmeler ile birlikte İnsansız Hava Araçlarının (İHA) kullanımı birçok sektörde yaygınlaşmış durumdadır. Özellikle otonomi seviyesinin yükselmesi ile birlikte kullanım kolaylığı sağlanmıştır ve herkes tarafından kullanılabilir hale gelmiştir. Bütün bunlarla birlikte afet sonrası durumlar, ilaç dağıtımı gibi toplum yararına olan uygulamalarda da İHA'ların kullanıldığı uygulamalar bulunmaktadır. Otonomi seviyesi yüksek bir İHA sistemi için ilk aşamalardan biri olan İHA'ların rotalaması bu çalışmada ele alınmıştır. Birden fazla İHA'nın rotalama problemi iki farklı uygulamada iki farklı şekilde çözülmüştür. Bu çözümlerden ilki küme örtüleme problemi ile İHA'ların gitmesi beklenen bölgelerin kümelenmesi ve bu kümeler içerisinde her bir İHA için Gezgin Satıcı Problemi modeli ile optimal rotanın bulunmasıdır. Diğer çözüm ise sezgisel yöntemlerden olan Clarke ve Wrigth tasarruf algoritmasını çalıştıran Araç Rotalama Problemi ile İHA'lara ilişkin rotaların belirlenmesidir. Yukarıda açıklanan problemler güncel pandemi koşulları da göz önünde bulundurularak toplum yararına örnek uygulamalarda birden fazla İHA'nın rotalaması problemi üzerine çalışılmıştır. İlk uygulamada bir şehir merkezi yönetilebilir parsellere ayrılmıştır, bu parseller içerisinde potansiyel kalabalık bölgeler belirlenmiştir ve bu bölgelerde İHA'lar ile gözetleme görevinin gerçekleştirilmesi için İHA'ların rotasının belirlenmesi üzerine çalışılmıştır. Diğer uygulamada ise Covid hastalarına dağıtılmak üzere ilaçların şehir hastanelerinden İHA'lar ile muhtarlıklara sevk edilmesi üzerine çalışılmıştır. İlk uygulama Avrupa'nın kalabalık ve turistik şehirlerinden biri olan Munih'te gerçekleştirilmiştir. Munih şehir merkezinde belirlenen toplam 10 km2'lik bir alan 64 parsele bölünmüştür ve bu alan için çözüm geliştirilmiştir. İkinci uygulama ise Ankara'nın Çankaya İlçesi'nde uygulanmıştır. Ankara Bilkent Şehir Hastanesi'nden 117 mahalle muhtarlığına İHA'lar ile ilaçların taşınması üzerine çözüm geliştirilmiştir.
Dinamik araç rotalama problemi için kesin ve sezgisel çözüm yaklaşımları geliştirilmesi
Araç rotalama problemleri (ARP) birçok lojistik uygulamanın merkezinde yer almaktadır. Bir araç filosunun rotasının maliyet etkin olarak belirlenmesi birçok endüstride önemli bir rol oynamaktadır. Gelişen endüstri standartlarıyla birlikte gerçek zamanlı verilerin kullanıldığı dinamik ARP uygulamalarının önemi artmıştır. Rotalama problemlerini dinamik kılan temel unsur ise rotalama esnasında değişen ortam koşullarıdır. Dinamik ARP, üretim ve lojistik alanındaki en önemli sorunlardan biridir. Dinamik ARP'de; müşteri taleplerinin oluşma anı, iptali ve değişmesi, hizmet süreleri, seyahat süreleri ve araçların kullanılabilirliği dinamizm kaynağı olarak ifade edilmektedir. Bu tez kapsamında ele alınan dinamik ARP'nin dinamizm kaynağı ise başlangıç rotalarının oluşturulması sonrasında müşterilerin bir kısmının bilinmeyen veya öngörülemeyen bir anda dinamik olarak ortaya çıkması veya mevcut müşteri talep miktarlarındaki değişim durumudur. Müşteri taleplerinin her zaman minimum maliyetle efektif bir şekilde karşılanabilmesi dinamik ARP çözümünün temel amacıdır. Gerçek hayatta karşılaşılan problemlere karşı hızlı ve yüksek doğruluk oranı ile aksiyon alınması gerekliliği karşısında, dinamik ARP gibi NP-zor problemlerin çözümü için geliştirilen sezgisel algoritmalar büyük bir avantaj sunmaktadır. Özellikle araçların başlangıç rotasındaki müşteri taleplerini karşılarken dinamik taleplerin oluşması durumunda, yeniden rotalama yapılarak güncel rotaların hızlı bir şekilde düzenlenmesi önem arz etmektedir. Bu süre ne kadar kısa olur ise araçların gecikme olmadan müşteri taleplerini karşılaması da o kadar mümkün olacaktır. Bu nedenle büyük boyutlu problemlerde dinamik ARP yapılabilmesi amacıyla Clarke & Wright Tasarruf Algoritması baz alınarak Rassal İteratif MDROL – HFS CW Tasarruf Algoritması geliştirilmiştir. Dinamik ARP'nin her bir problem boyutu için optimum çözüm imkanı sunan bir yöntem bulunmamaktadır. Bu nedenle akademik çalışmalar, mevcut teknolojik imkanlar doğrultusunda mümkün olan en büyük boyuttaki problemler için kesin çözüm metotlarının geliştirilmesi ve optimum sonuca en yakın sonucun en kısa sürede elde edilmesine imkan sunan algoritmalar üzerine yoğunlaşmıştır. Bu tez kapsamında ise dinamik ARP'ye çözüm imkanı sunan matematiksel model ve büyük boyutlu problemlerde hızlı ve yüksek doğruluk oranında çözümü garanti eden sezgisel algoritma geliştirilmiştir.
Araç rotalama problemi ile iki-aşamalı araç rotalama probleminin karşılaştırılması ve lokasyon seçimi için bir hibrit model önerisi
İşletmelerin karlı bir şekilde faaliyetlerini gerçekleştirmeleri, bu faaliyetlerini yerine getirirken de sürdürülebilir olmaları hayati öneme sahiptir. Bu bağlamda, dağıtım ağının birden fazla kademeye bölündüğü çok-aşamalı dağıtım sistemleri, işletmelerin hem ilk kademelerde gerçekleştirdikleri büyük miktarlardaki sevkiyatlardan hem de her kademedeki araç kapasitelerinin etkin kullanımından doğan ölçek ekonomilerinden faydalanmalarını sağlayabilmektedir. Öte yandan, çok-aşamalı dağıtım sistemleri yoğun kentsel alanlarda gerçekleştirilen dağıtım faaliyetlerinden kaynaklanan çevresel ve sosyal etkilerin azaltılmasını da sağlayabilmektedir. Bu çalışmanın ilk amacı, çok-kademeli dağıtım sistemlerinin tek-kademeli dağıtım sistemlerine göre avantajlı olup olmadığının irdelenmesidir. Bu amaç doğrultusunda, Kapasite Kısıtlı Araç Rotalama Problemi (KKARP) ve Kapasite Kısıtlı İki-Aşamalı Araç Rotalama Problemi (KK2A-ARP) mesafe, yakıt tüketimi, süre ve maliyet anahtar performans göstergelerine göre kıyaslamaya tabi tutulmuştur. Problemlerin uygulanmasında Türkiye'de faaliyet gösteren bir süpermarket zincirinin dağıtım ağı örnek alınarak gerçekçi veri ile çalışılmıştır. Bazı parametrelerdeki değişimin (uydu kapasiteleri, talep miktarları, filodaki araç sayıları ve araç kapasiteleri) etkisini analiz etmek amacıyla 25 senaryo ile duyarlılık analizi yapılmıştır. Ayrıca, tek-kademeli ve iki-kademeli dağıtım sistemleri, araçların kiralama ve yatırım maliyetleri göz önünde bulundurularak ta karşılaştırılmıştır. Çalışmanın bir diğer amacı, özellikle dağıtım faaliyetlerini yoğun kullanan işletmelerdeki, karar vericiler tarafından hem yer seçimi hem de rotalama kararlarının etkin bir şekilde verilmesini sağlayacak bir metodun önerilmesidir. Bu bağlamda, literatürde alışılageldiğin aksine, İki-Aşamalı Araç Rotalama Problemi (2A-ARP) ve Veri Zarflama Analizi (VZA) yöntemlerinin bir arada kullanıldığı, dağıtım faaliyetleri açısından önemli birçok faktörün (mesafe, yakıt tüketimi, süre, maliyet) dikkate alındığı hibrit bir metod tasarlanmış ve söz konusu metodun uygulanabilirliği gösterilmiştir. Ayrıca, tasarlanan bu yöntem sadece potansiyel yerlerin etkin bir şekilde seçiminde değil aynı zamanda mevcudiyette var olan yerlerin etkinliklerinin hesaplanması amacına da hizmet edebilmektedir.
Engel içeren ortamlarda kapasite sınırlı araç rotalama problemine metasezgisel algoritmalarla çözüm yöntemi geliştirilmesi
Kapasiteli araç rotalama probleminde, her biri özdeş ve belirli kapasiteye sahip bir araç filosu için en uygun rota kümesini bulmak hedeflenir. Araçlar, merkezî bir depodan hareket eder, bir dizi müşteriye hizmet verir ve bu depoya geri dönerler. Bu işlemin, en az sayıda araçla ve en az maliyetle gerçekleştirilmesi amaçlanır. Engellerin bulunduğu ortamlar için literatürde değişik yol planlama problemlerine yönelik yakın tarihli çalışmalar mevcuttur. Bu tezde ise engel içeren ortamlarda kapasite sınırlı araç rotalama problemi ilk kez ele alınmaktadır. Problemin tanımlanması ve modelin oluşturulmasından sonra, çözüm için genetik algoritmalar ve yerel arama stratejilerinden oluşan melez meta-sezgisel bir yöntem geliştirilmiştir. Depo-müşteri konumlarına ek olarak, daireler ve dışbükey çokgenler olarak iki farklı türdeki engellerin de eklenebildiği görsel bir benzetim ortamı oluşturulmuştur. Geliştirilen algoritma, tasarlanan çeşitli senaryolar için test edilmiştir. Farklı müşteri, engel sayıları ve engel büyüklükleri için kapsamlı başarım testleri literatürde ilk kez yapılarak, elde edilen sonuçlar sunulmuştur. Ayrıca, problemin bu özel şeklinin potansiyel uygulama alanları tartışılmıştır.
Çok depolu eş zamanlı topla dağıt yeşil araç rotalama problemi için hibrit meta sezgisel algoritma önerisi ve bir uygulama
Bu çalışma, yeşil lojistiğin ana konularından biri olan yeşil araç rotalama problemine odaklanmaktadır. Yeşil araç rotalama problemi ile işletmeler, rotalama faaliyetlerini sürdürürken çevreye verdiği zararı en küçüklemeyi hedefler. Bu tez çalışması kapsamında, Antalya'da ve Konya'da depoları olan madeni yağ sektöründe faaliyet gösteren bir işletme için çok depolu eş zamanlı topla dağıt yeşil araç rotalama problemi ele alınmıştır. Bu problemin çözümü için karma tamsayılı matematiksel bir model geliştirilmiş, araçlar için en uygun rotaların belirlenmesi hedeflenmiş ve bu rotalar belirlenirken yakıt tüketimi ve değişken maliyet toplamının en aza indirilmesi amaçlanmıştır. Matematiksel model oluşturulurken aracın hızı, aracın yakıt tüketim oranı, aracın kullandığı yakıt türü, müşterilerin servis süreleri, toplama talepleri ve dağıtım talepleri gibi birçok parametre göz önünde bulundurulmuştur. İşletmenin durumu gözetilerek küçük problem ve büyük problem olarak iki farklı senaryo ifade edilmiştir. İfade edilen problemler için GAMS yazılımı ile kesin çözüm, MATLAB dilinde kodlanmış probleme uyarlanmış en yakın komşuluk algoritması ve en yakın komşuluk, tabu arama, benzetimli tavlama ve yerel arama algoritmalarını içeren MATLAB dilinde yazılmış hibrit algoritma ile çözüm aranmıştır. Küçük problem için hibrit algoritma, optimal veya optimale yakın sonuç vermektedir. Büyük problemde ise GAMS yazılımı sonuç vermediği için önerilen hibrit algoritma, probleme uyarlanmış en yakın komşuluk algoritması ile karşılaştırılmıştır. Önerilen hibrit algoritma, mâkul zamanda daha iyi sonuç vermiştir. Bu çalışmada problem için geliştirilen matematiksel model, problemde kullanılan araçların teknik özelliklerinin aynı olmaması ve önerilen hibrit algoritma, çalışmanın farklılığını ortaya koymaktadır.
21. yy. da Kara Kuvvetleri'nde lojistik yönetimi; Türkiye açısından bir değerlendirme
Orduların, 21'inci yüzyılda üzerine düşecek görevleri yapabilecek yeterli güce sahip olması ve gelecekteki muhtemel bölgesel çatışma ve savaş şartlarına tam anlamıyla hazır olabilmesi için; muharebe gücü yüksek personele sahip olması, diğer savaş gücü üstün devletlerin elde etmiş olduğu teknolojiyi yakalaması, motivasyonunu etkileyen gerekli lojistik destek sistemine sahip olması, modern araç gereçlerin ve silahların kullanılması gerekmektedir. Diğer dünya ordularında olduğu gibi Kara Kuvvetlerinde de lojistik destek sisteminin etkinliğini arttırmak için çalışmalar yapılmaktadır. Bu tezde lojistik desteğin bir konusu olan araç rotalama problemi ele alınmıştır. Bütün bir orduyu incelemek zor olacağından örnek olarak bir hudut taburu ele alınmıştır. Bir hudut taburu üç veya dört hudut bölüğünden oluşmaktadır. Bir hudut bölüğü de bir ila dört arasında değişen karakola sahiptir. Karakolların Lojistik desteği tabur tarafından sağlanmaktadır. Bu tezde yedi karakolu olduğu varsayılan bir tabur ele alınmıştır. Çalışmada tabur karakolların ikmaline yönelik karşılaştığı zaman pencereli araç rotalama problemine çözüm aranmış ve geliştirilmiş tasarruf yöntemi ile çözüm aranması amaçlanmıştır. Bunun için uygulama yapılacak olan bir Taburun 7 Karakolunda uygulanan mevcut araç rotalama modelleri incelenmiş ve zaman pencereli araç rotalama problemine WinQsB yöntemi uygulaması için gerekli olan veriler 7 farklı Karakoldan temin edilerek, karakollar için yeni bir dağıtım rotası önerilmiştir. Bu çerçevede bu bölümün ilk kısmında, dağıtım rotasının çıkarılması için uygulama yapılan 7 Karakoldan alınan verilerin analizi yapılacaktır. İkinci kısımda mevcut durum analiz edilecek, üçüncü kısmında ise zaman pencereli araç rotalama problemine WinQsB yöntemi uygulaması yapılıp, yeni bir dağıtım rotası önerilecektir. Son kısımda ise mevcut dağıtım rotası ile önerilen dağıtım rotası karşılaştırılacaktır. Araştırma dört bölümden oluşmuştur; Araştırmanın birinci bölümünde; lojistik kavramı, lojistik yönetimi ve lojistik ile ilgili temel kavramlar ile lojistik faaliyetler hakkında bilgi verilmiştir. Araştırmanın ikinci bölümünde; lojistik sektörünün dünyadaki gelişimi, ülkemizdeki gelişimi, rekabet vizyonu ve Kara Kuvvetleri Lojistiği hakkında bilgi verilmiştir. Araştırmanın üçüncü bölümünde; Araç Rotalama ve Gezgin Satıcı Problemleri hakkında bilgi verilmiştir. Araştırmanın dördüncü bölümünde ise araç rotalama problemine yönelik alternatif bir çözüm sunularak değerlendirme yapılmıştır.
Data-driven operators for a hybrid evolutionary algorithm to solve multi-trip rich vehicle routing problem
Vehicle routing problems have been the subject of intensive research due to their difficulty as a combinatorial optimization problem and their importance in real life operations. Heuristics are widely preferred to solve VRPs especially in large scale real-world applications. With the growth of data storage and development of ML tools, data mining has started to be used to enhance heuristics. However, there is not much work involving a general learning scheme within VRP heuristics because of the complicated nature of multi-attribute variants. Most common features of a VRP instance such as routing sequence, vehicle capacity, time windows, unit costs of travel contain valuable information about the quality of the solution. In this study, we propose to gather the aforementioned characteristics of every past solution during the search and build a dynamic predictive model on it. A novel removal operator based on the predictions of this model is integrated into the heuristic. Population-based heuristics are suitable for this task because of their inherent solution pool hence we chose a hybrid evolutionary algorithm designed for a Multi-Trip Rich VRP. We discuss the marginal effects of adding this simple and fast data-driven removal operator into the base method. Moreover, we define modifications of this new operator focusing on different features of the sample and try to interpret their performance. Our experiments on the benchmark instances have shown that this straightforward and adaptable framework generates promising results.
Routing in trucking service network design problem with transshipments and driver regulations
Most of the large transportation companies are currently trying to have the scale to operate their middle-mile or long-distance transportation plans, while using both their resources and outsourced vehicles. The aim is to deliver customer shipments from stocking origins to last-mile delivery transfer stations. Freight transportation planning is done manually in most logistics companies, often leading to poor transportation plans or plans whose quality is hard to assess. Furthermore, since transportation plans are needed almost every day, it is crucial to have a solution procedure that is as efficient as possible. We have tried to model this environment without loss of generality while developing a methodology to solve this problem efficiently. This is an operational problem that falls into the domain of trucking service network design and operation. We offer a mathematical model and a solution methodology for this problem taking consolidation, transshipment, synchronization, and driver regulations into consideration. Our model employs a pre-processing strategy for creating the data representing the transportation environment. Moreover, a matheuristic is presented for considering multiple periods of operation. The proposed models can be used for companies operating both with their own and rental vehicles. Distribution of the vehicles throughout the transportation network is crucial for the companies that operate with their own vehicles, since the aim is to plan over a horizon, rather than a single day. The assumptions and the parameters used in the models are based on data coming from already operating large companies. The benefit of using this mathematical model is to achieve a better transportation plan with a reasonable amount of time.
Resource-aware cooperative delivery mission planning for UAV and AGV
In this study, a problem related to cooperative delivery mission planning of an unmanned aerial vehicle (UAV) and an autonomous ground vehicle (AGV) is considered. The problem is a new sub-variant of the Traveling Salesman Problem with Drone (TSP-D), known as a variant of the Traveling Salesman Problem (TSP) in the literature, and is called the Flying Sidekick Traveling Salesman Problem (FSTSP). Challenging part of the problem is that the UAV is able to carry only one package per flight and performs only one deliver mission as well. In the study, UAV is considered as able to take-off from warehouse or any delivery points on the route of AGV and land on the AGV on any delivery point on the route of AGV or warehouse. UAV takes the package for the next delivery point while staying on the AGV. Main constraints are taken as payload capacity (regarding weight of the package) and battery capacity of the UAV. Differently from original FSTSP model in the literature, a weight-aware energy consumption model is applied for the UAV and UAV has a chargeable battery with limited capacity. Main objective of the study is to develop a computation-time efficient algorithm by dynamic programming (DP) method to find the exact solution of cooperative delivery mission planning for UAV and AGV. The applicability of dynamic programming method instead of enumeration method was analyzed by considering external factors and constraints and it was proved that DP method has time efficiency compared to Enumeration method for increased number of delivery points. On the other hand, obtained results showed that determination of the value of battery capacity and charging rate of the UAV take lead role for the cooperative delivery mission planning for UAV and AGV.
Araç rotalama modeli ile çok boyutlu gözlemlerin gruplandırılması: Kişilik envanterine göre yurt odalarına öğrenci atama uygulaması
Çalışmamızda, çok boyutlu gözlemlerin gruplandırılması amacıyla araç rotalama problemi modeli modifiye edilerek kesin çözümlü kümeleme yapabilir bir hale getirilmiştir. Klasik araç rotalama problemi modeli, düğüm noktası tanımı devre dışı bırakıldığında, sezgisel olarak kümeleme işlemi gerçekleştirmektedir. Araç rotalama modelini kesin çözüm üreten bir hale getirmek amacıyla, rota içi köşegen uzunlukları için değişken tanımladık ve modele entegre ettik. Geliştirdiğimiz modelin çıktılarının, kümeleme analizi çıktılarından en önemli farkı, oluşacak altkümelerin eleman sayılarının kullanıcı tarafından belirlenebilmesidir. Geliştirdiğimiz modelin test edilmesi için, modelimizi tam sayılı doğrusal programlama yapan bir yazılım yardımıyla çözdük. Ayrıca aynı verileri, kesin çözüm veren tüm alternatiflerin değerlendirilmesi yöntemi ile çözdük ve sonuçları karşılaştırdık. Tekrarlayan testlerde iki farklı yöntemin çıktılarında birebir uyum yakalanmıştır ve testlerimiz başarı ile sonuçlanmıştır. Farklı uzaklık fonksiyonu çıktılarının, modelimize etkisini test ettik. Aynı veri matrisi kullanılarak farklı uzaklık fonksiyonlarından elde edilen uzaklık matrisleri modelimiz ile birlikte çözüldü ve sonuçlar karşılaştırıldı. Kriterler arası etkileşimi dikkate almayan uzaklık fonksiyonları kendi içinde aynı sonuçları verdi, benzer şekilde kriterler arası etkileşimi dikkate alan uzaklık fonksiyonları kendi içinde aynı sonuçları verdi. Geliştirdiğimiz modelin uygulanması amacıyla, Beş Faktör Modeli alt boyutları ve bazı ek kriterlerden oluşan anketimiz ile öğrenci yurdunda kalan öğrencilerden veri matrisi elde edildi. Veri matrisleri uzaklık fonksiyonları yardımıyla uzaklık matrislerine dönüştürüldü. Uzaklık matrisleri geliştirdiğimiz modifiye edilmiş araç rotalama modeli ile birlikte çözüldü. Böylece benzer kişilik envanterlerine sahip öğrenciler aynı odalara atanacak şekilde kümelendi.
İç lojistik süreçlerinin tasarruf algoritması ve matematiksel modelleme ile iyileştirilmesi
Günümüzde işletmelerin üretim veya hizmet faaliyetlerini yürütürken karşılaştıkları kritik süreçlerden en önemlisi lojistik yönetimidir. Akademik çalışmalara göre, lojistik yönetiminde tercih edilen en yaygın problem çözüm yöntemlerinden biri de Araç Rotalama Problemi'dir (ARP). Bu tez, 27.02.2024 tarihinde başlatılan Türkiye Uzay Sanayii A.Ş. Bilimsel Araştırmalar Projesi kapsamında hazırlanmıştır. Savunma sanayinde yalın üretim ve iç lojistiğin stratejik önemini ve etkilerini analiz eden çalışma, Toyota Üretim Sistemi'nden (TPS) esinlenen yalın üretim metodolojisinin ve iç lojistiğin süreçlerdeki israfları azaltarak operasyonel verimliliği artırma hedeflerini incelemektedir. Çalışma, savunma sanayinde faaliyet gösteren işletmelerin operasyonel süreçlerini optimize etmeyi ve rekabet avantajlarını artırmayı amaçlamaktadır. Ayrıca, mevcut en iyi uygulamaları belirleyerek işletmelerin bu uygulamalardan nasıl faydalanabileceklerini göstermeyi hedeflemektedir. Tez kapsamında, ARP literatüründeki uygulamalar ve çözüm yöntemleri incelenmiş ve lider savunma sanayi şirketinin lojistik hizmetlerine odaklanılmıştır. Hem tasarruf algoritması modeli hem de ARP ile çözüm yapılarak mevcut durum ve diğer yöntemler karşılaştırılmıştır. Özellikle, 17 İst (İst 2'den İst 23'e kadar) için talep değerleri ve mesafe matrisi kullanılarak, kapasite kısıtlarını ve depo yerleşimini dikkate alan bir çözüm modeli geliştirilmiştir. Bu çözüm modeli, LINGO programı kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Sonuç olarak, lider savunma sanayi şirketinin lojistik operasyonlarında önemli iyileştirmeler sağlanmış ve operasyonel verimlilik artırılmıştır. Mevcut durum ve alternatif yöntemler arasındaki karşılaştırmalar, stratejilerin etkinliğini göstermiş ve lojistik süreçlerin iyileştirilmesine yönelik değerli bilgiler sunmuştur. Bu proje ve tez, savunma sanayinde yalın üretim ve iç lojistiğin stratejik önemini vurgulamakta ve lider savunma sanayi şirketinin lojistik süreçlerinde önemli iyileştirmeler sağlamaktadır.
Otomatik satış sistemleri için bütünleşik yönetim sistemi
Otomatik satış makineleri, klasik bir satış noktası için gereken kira, enerji personel gibi maliyetleri azaltması, 7/24 hizmet vermesi ve kolay ulaşılabilir olması sebebiyle birçok ülkede günlük hayatta sıkça kullanılan bir alışveriş aracı olmuştur. Artan ürün, personel ve enerji maliyetleri, otomatik satış makineleri yöneticilerini zorlamakta, kurumların karlılığını düşürmektedir. Bu nedenle otomatik satış makineleri yöneticileri maliyetleri düşürecek yeni yönetim stratejileri arayışına girmişlerdir. Bu tez çalışmasının amacı otomatik satış makineleri sistem yöneticilerine yardımcı olmak adına müşteri hizmet düzeyi ve ürün ulaşılabiliriliğini arttırabilmek için envanter yönetim sistemi oluşturulması ile operasyonel yönetim ve kayıp satışları azaltacak, personel ve operasyon etkinliğini arttırırken maliyetleri azaltacak dağıtım planı oluşturmayı içeren bir yönetim sistemi geliştirmektir. Bu amaç doğrultusunda tez çalışması kapsamında otomatik satış makineleri ağının yönetimi için makinelere ürün dağıtımı yapan depoda bulunan ürünler sınıflandırılarak ortak yönetim stratejisi önerilmiştir. Dağıtım personelinin günlük makine ziyaretini planlayan araç rotalama algoritması oluşturulmuştur. Anahtar Kelimeler: Envanter yönetimi, operasyonel yönetim, araç rotalama, otomatik satış sistemleri
A multi-depot vehicle routing problem arising in the distribution of care and cleaning products: A cluster first-route second approach
Firms in the Fast Moving Consumer Goods sector need to make improvements in their supply chain, which is one of the most critical strategic areas, in order to differentiate from their competitors. The problem of transporting products to customers in dispersed geography is a complex problem that requires the evaluation of alternative routes. This study, it was aimed to determine the shipping routes for a large-scale care and cleaning products distributor to ship to 502 different customers in the eastern and southeastern regions of Turkey from its depots in 3 different locations. The problem is to determine which depot should serve which customers, including routing decisions, which is an example of the well-known Multi-Depot Vehicle Routing Problem (MDVRP). In this study, a cluster-first-route-second approach was adopted to solve the model. Capacitated P-Median formulation was used to cluster and assign customers for each depot. Then, Simulated Annealing Algorithm and Google OR-Tools were used to solve the resulting 3 single-depot Capacitated Vehicle Routing Problems. At the end of the study, the results of the shipment plans obtained with a Geographical Information System-based decision support system and Google OR-Tools were presented. In the last part, the findings are analyzed and discussed, and suggestions are given for future studies.