An adaptive large neighborhood search for the multi-compartment inventory routing problem

Bu tez çalışmasında, farklı ürünlerin müşterilere aynı rotada dağıtımına olanak sağlayan çok bölmeli araçlardan faydalandığımız bir envanter rotalama problemini ele almaktayız. Müşteri taleplerinin gün ve ürün bazında farklılık gösterdiği bir durumda araç içerisinde ayrı bölmeler kullanmak hem karlılığı hem de müşteri memnuniyetini arttırmaktadır. Araçlarda her bölmede hangi ürünün taşınacağının belirli olduğu ve bölme kapasitelerinin sabit olduğu bir yapıyı benimsiyoruz. Müşterilerin belirli stoklama kapasiteleri olduğunu ve dağıtım planlarının hiçbir müşterinin hiçbir günde hiçbir üründen stok-dışı kalmayacağı şekilde yapılması gerektiğini varsayıyoruz. Bu bölme yapısının kullanıldığı çok bölmeli rotalama problemlerinin uygulamalarına marketlere farklı sıcaklıkta taşınması gereken gıdaların dağıtımı, hayvan çiftliklerine yem dağıtımı, ve çeşitli geri dönüştürülebilir atıkların toplanması alanlarında rastlanmaktadır. Bu problemi müşterilere bölünmüş dağıtımın izin verildiği/verilmediği farklı durumları göz önünde bulundurarak üç farklı varsayım için ayrı ayrı inceliyoruz. Problemin çözümü için Uygulanabilir Geniş Komşuluk Araması algoritmasını matematiksel modeller ile sistematik bir şekilde kullandığımız mat-sezgisel bir yöntem sunuyoruz. Algoritmamızın performansını literatürden uyarladığımız bir akış formülasyon- undan elde ettiğimiz sonuçlar ile oluşturduğumuz bir dizi veri kümesi üzerinde karşılaş- tırarak değerlendiriyoruz. Her bir veri kümesinde algoritmamızın bulduğu en iyi sonucun akış formülasyonu ile bulunan sonuçtan ortalamada sadece %11.7 daha kötü olduğu gözlemlenmektedir.