An adaptive local search algorithm for vehicle routing problems with simultaneous and mixed pickups and deliveries
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Dokuz Eylül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2014
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: MUSTAFA AVCI
Danışman: ŞEYDA AYŞE YILDIZ
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Tersine lojistik aktivitelerinin önemi arttıkça, toplama ve dağıtım operasyonlarının entegre edilmesi işlemi çok daha önemli hale gelmektedir. Eş zamanlı toplamalı dağıtımlı araç rotalama problemi (EZTDARP) ve karışık toplamalı dağıtımlı araç rotalama problemi (KTDARP) çift yönlü mal akışını içeren birçok tersine lojistik sisteminde uygulanabilirlikleri sebebiyle araştırmacıların ilgisini çekmektedir. EZTDARP problemi klasik araç rotalama probleminin farklı türlerinden biridir, bu problemde müşteriler eş zamanlı olarak mal alımını ve gönderimini yapabilmektedirler. KTDARP sadece mal gönderen veya mal alan müşteriler içermesi nedeniyle EZTDARP probleminden farklılaşmaktadır. Bu yüzden, EZTDARP için önerilen bir çözüm yöntemi doğrudan KTDARP için de uygulanabilmektedir. Yaygın olarak kullanılan yük toplama işlemlerinin tüm dağıtım işlemeleri tamamlandıktan sonra yapılacağı varsayımı bu problemlerde yapılmamaktadır. Teorik açıdan bakıldığında, EZTDARP iyi bilinen bir NP-hard problem olan standart araç rotalama problemini genelleştirmesi sebebiyle bir NP- hard kombinatoryal optimizasyon problemdir. Gerçek hayat problemlerinde karşılaşılan büyük ölçekli EZTDARP örnekleri kesin çözüm yöntemleriyle etkin bir şekilde çözülememektedir. Bu çalışmada, EZTDARP ve KTDARP problemleri için bir adaptif lokal arama algoritması geliştirilmiştir. Bu çözüm yönteminde, tavlama benzetimi türü bir algoritmayla değişen komşuluklar algoritması melezlenmiştir. Geliştirilen algoritma, kendi kendine ayarlanabilir bir adaptif eşik değer fonksiyonu kullanmaktadır. Önerilen yöntemin etkinliği literatürden türetilmiş iyi bilinen ölçüt problemleri üzerinde test edilmiştir. Sayısal sonuçlar önerilen algoritmanın makul hesaplama süreleri içinde problemleri çözmede etkin olduğunu ortaya çıkarmaktadır.