Applications of robust optimization in logistics and production planning

Bu tezde gürbüz optimizasyon yaklaşımının üç uygulamasını analiz ediyoruz. İlk bölüm, belirsiz talep ortamında süt üretimi ve dağıtımının planlanmasına ayrılmıştır. İkinci bölüm, seyahat sürelerinin belirsiz olduğu bir afet sonrası senaryoda yardım dağıtımı için ayarlanabilir gürbüz bir optimizasyon yaklaşımı sunar. Son olarak, üçüncü bölümde, hem seyahat süreleri hem de enerji tüketimindeki belirsizliği içeren elektrikli otobüs çizelgeleme problemini ele alıyoruz. Bu tezin ilk kısmı, bozulabilirlik, sıra bağımlılığı ve talep belirsizliği dahil olmak üzere süt üretiminin karmaşıklıklarını dikkate alan gürbüz bir süt ürünleri üretimi ve dağıtım planlama problemini araştırmaktadır. Bu belirsizliğin üstesinden gelmek için, gürbüz ve Pareto açısından verimli bir üretim ve dağıtım yönetim planı oluşturan, ayarlanabilir gürbüz bir optimizasyon yaklaşımı sunuyoruz. Bu yaklaşım, çok dönemli bir planlama ufkunda gözlemlenen gerçek talebe dayalı ayarlamalara izin vererek karar verme esnekliği sağlar. Önerilen yöntemin etkinliği, kapsamlı Monte Carlo simülasyon deneyleri ile değerlendirilmiştir. Ek olarak, ayarlanabilir yaklaşımın, amaç fonksiyonu değeri ve çözüm performansı açısından statik gürbüz yaklaşımdan nasıl daha iyi performans gösterdiğini göstermek için bir vaka çalışması yürütüyoruz. İkinci bölümde, bir afet sonrasında yardım malzemesi dağıtımı için ayarlanabilir gürbüz bir optimizasyon yaklaşımı sunuyoruz. Yaklaşım, yardım lojistiği ekipleri için rotalar oluşturur ve seyahat sürelerinin belirsizliğini hesaba katarak malzemeleri dağıtmak için ziyaret edilen sitelerin hizmet sürelerini belirler. Model, gerçek zamanlı bilgilere dayalı hizmet kararlarında ayarlamalara izin vererek, seyahat sürelerinin en kötü senaryosu için gürbüz çözümler sağlar, ancak aynı zamanda statik gürbüz optimizasyondan daha esnek ve daha az ihtiyatlıdır. Ortaya çıkan modelleri çözmenin hesaplama karmaşıklığı nedeniyle, alternatif bir çözüm olarak sezgisel algoritmalar öneriyoruz. Türkiye'nin Van ilinden 2011 deprem verilerini kullanarak, yaklaşımımızın etkinliğini de gösterdik. Son bölümde, belirsiz seyahat süreleri ve enerji tüketimi ile karşı karşıya kalan elektrik filoları için bir çizelgeleme problemi inceliyoruz. Belirsizliği ele almak için gürbüz optimizasyondan yararlanarak, elektrik filosu satın alma ve şarj işletme maliyetlerini optimize etmek için yeni bir karma tamsayılı doğrusal programlama modeli öneriyoruz. Çözümün gürbüz lığını kontrol etmek için yeni bir belirsizlik seti tanıtıldı. Model, tüm yolculukları kapsayacak şekilde gerekli otobüs sayısını belirler, yolculukları planlar ve otobüsler için ücretlendirme planları tasarlar. Kapsamlı Monte Carlo simülasyonları aracılığıyla modelin etkinliğini değerlendiriyoruz. Ek olarak, model ve çözüm yaklaşımının gerçek dünyada uygulanabilirliğini göstermek için Binghamton Üniversitesi'ndeki kampüs dışı üniversite ulaşım ağına ilişkin bir vaka çalışması sunuyoruz.