Solving the 3D container loading problem with metaheuristics

Konteyner Yükleme (KY) oldukça ilginç ve çözülmesi çok zor bir problemdir. Bir grup küçük dikdörtgen nesnenin, boyutları bilinen dikdörtgen bir konteynere; konteyner hacminden maksimum şekilde faydalanmak amacıyla yerleştirilmesidir. Yöneylem Araştırması (YA) yazını problemi NP-zor olarak sınıflamaktadır. Problemin karmaşık doğası gereği, bu tezin ilk kısmında sürü zekası tabanlı iki çözüm yaklaşımı ismen Karınca Kolonisi Optimizasyonu (KKO) ve Arı Algoritması (AA) KY problemini çözmek için önerilmiştir. Bu yaklaşımlarla elde edilen sonuçlar yazında mevcut diğer yaklaşımlarla kıyaslanmış ve bu yaklaşımların performansları tartışılmıştır. Önerilen algoritmalarla kıyaslandığında AA'nın performansının daha iyi olduğu görülmüştür. Bunlara ek olarak, bir KY problemine ait doldurma düzeninin belirlenmesi ve görüntülenmesi için bir KY karar destek sistemi de tasarlanmıştır.Tezin ikinci kısmında ise, gerçek bir endüstriyel problemden esinlenen çok-amaçlı bir KY (ÇAKY) problemi tanıtılmıştır. ÇAKY problemin ana amacı; bir grup nesnenin herhangi bir çakışmada olmadan, yüklenen nesnelerin toplam ağırlığını ve konteyner kullanım oranını eş zamanlı maksimize ederek konteynere yüklemektir. Bu iki amaç, bir nesnenin hacminin ağırlığına orantılı olmadığında çoğunlukla birbirine zıttır. Problem seçilmiş çok-amaçlı optimizasyon metotları (Hedef Programlama ve Ağırlıklı-Toplam) ve Tavlama Benzetimi algoritması vasıtasıyla çözülmüştür. Önerilen algoritmalar bir dağıtım firması tarafından sağlanan gerçek veri üzerine test edilmiş ve elde edilen sonuçların firmanın ulaştırma politikasına olumlu etkisi tartışılmıştır.