Çok amaçlı ve çok konumlu aktarmalı taşıma problemlerinin genetik algoritma ile optimizasyonu

Lojistik ve tasıma problemlerinin çözümünde genetik algoritmaların kullanımı son derece yaygınlasmıstır. Özellikle çok amaçlı problemlerin optimizasyonunda genetik algoritmalar çok basarılı sonuçlar vermektedir. Bu çalısmada, çok amaçlı ve çok konumlu bir aktarmalı tasıma probleminin maliyet, hizmet düzeyi, gecikme zamanları ve kalitesizlik amaçlarının aynı anda optimize edilmesi amaçlanmıstır. Aktarmalı tasıma problemleriyle ilgili yapılmıs önceki çalısmalarda genellikle maliyet ve doluluk oranı üzerinde yogunlasılmıstır. Ayrıca son zamanlarda buna gecikme zamanları da eklenmistir. Ancak, hem üretici ve satıcılar hem de müsteriler açısından en önemli kriterlerden biri haline gelen kalite faktörü göz ardı edilmistir. Bu yüzden çalısmamızda kalite amacının probleme entegre edilmesi bir gereklilik olarak görülmüstür. Bu sayede daha kapsamlı ve daha gerçekçi bir optimizasyon problemi elde edilmistir. Problemin çözümü için ?Güç Pareto Evrimsel Algoritması? (SPEA2) metoduna dayanan bir genetik algoritma önerilmistir. Bu bize aralarından seçim yapabilecegimiz pareto optimal sonuçlar sunar. Çok amaçlı problemlerin çözümü için bu yaklasım daha gerçekçi ve daha esnek bir çözüm saglar. Farklı durumlar için en uygun çözüm seçilebilir. En iyi çözümler kümesinden bir karar vermek yalnızca tek bir çözüm üreten yöntemlerden daha avantajlıdır. Çünkü bu sayede karar vericiler için belli kosullarda daha önemli görülen amaçlar maksimum derecede tatmin edilirken, aynı zamanda daha az öneme sahip olanlar da göz ardı edilmemis olacaktır. Anahtar Kelimeler: Aktarmalı tasıma problemi, çok amaçlı optimizasyon, genetik algoritma, güç pareto evrimsel algoritması, SPEA2, lojistik, tedarik zinciri.