Zaman pencereli araç rotalama problemine uygulanan meta-sezgisel çözüm önerilerinin karşılaştırılması

Yöneylem Araştırması alanının önemli bir bölümü Araç Rotalama Problemi (ARP) ile uğraşmaktadır. ARP, günümüzde gelişen dağıtım şebekelerinin çok çeşitli sektörlerde kullanılan nakliye araçlarının müşterilere istedikleri hizmet veya malı teslim etme sorununu tanımlamaktadır. Zaman Pencereli ARP (ZPARP) ise daha gerçekçi bir senaryo ile müşterilere götürülecek hizmet veya malın yine müşterinin belirlediği zaman dilimi içerisinde gerçekleştirilmesi problemini inceler. Yöneylem araştırmasının karşılaştığı pek çok güncel problem hesaplamasal olarak yoğun kaynak gereksinimi duyan karmaşık problemlerdir. Bu nedenle bu tür problemlere kesin çözüm bulmak oldukça güçleşir. Bu tür durumlarda en yaklaşık çözüm bulmaya yarayan sezgisel veya meta-sezgisel yöntemlere başvurulur. Meta-sezgisel yöntemler genellikle doğadaki yaşam formlarından esinlenen evrimsel algoritmalardır. Bu araştırmada ZPARP problemi Genetik Algoritma (GA) ve Set-tabanlı Parçacık Sürü Optimizasyonu (S-PSO) meta-sezgisel yöntemler ile çözülmeye çalışılarak karşılaştırmalı bir değerlendirilmesi yapılmaktadır. Stokastik niteliğe sahip S-PSO ile açgözlü ilklendirme niteliğine sahip GA algoritmalarının başarım durumları Solomon'un kıyaslama veri kümesi ile karşılaştırılarak bu çözüm yöntemlerinin ZPARP'ne uygulanabilir yaklaşık çözüm bulmaları incelenmektedir. Anahtar kelimeler: ARP, meta-sezgisel, parçacık sürü optimizasyonu, genetik algoritma