A genetic algorithm approach for a multi-product multi-period continuous review inventory model with deterministic and variable demand

---

Tezin Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Dokuz Eylül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2014

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: İLKAY SARAÇOĞLU

Danışman: ŞEYDA AYŞE YILDIZ

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bu çalışmada raf ömrü, bütçe, depo alanı kısıtları ve sipariş miktarına bağlı ekstra eklenmiş adet promosyonu altında optimum sipariş miktarı ve yeniden sipariş verme noktasını bulmak için çok ürünlü çok periyodlu (Q, r) envanter politikası geliştirilmiştir. Bu alanda detaylı literatür taraması yapılmış ve ilgili literature göre çok ürünlü (Q, r) envanter politikası için çok periyodlu olarak ve bahsedilen kısıtları dikkate alan bir çalışmaya rastlanmamıştır. Bu tez çalışmasında, üründen ürüne değişen talep yapısı olan ve talebin deterministik ve değişken karakteristikler gösterdiği, binlerce bozulabilir ürün taşıyan Türkiye'deki bir ecza distribütörünün gerçek vaka problemi ele alınmaktadır ve bu şekilde faaliyet gösteren distribütorler için kolayca uygulanabilir bir (Q, r) modeli önerilmektedir. Öncelikle bu problem tamsayılı doğrusal programlama (ILP) modeli ile modellenmiştir. Sonra, büyük boyutlu problemlerin çözümü için lokal arama ile desteklenmiş bir Genetik Algoritma (GA) çözüm yaklaşımı önerilmiştir. Kısıt koşulların uygunluğunu sağlamak için ceza fonksiyonu uygulanmıştır. Sonuçlar önerilen yaklaşımın makul hesaplama süreleri içinde yüksek kalitede çözümler verdiğini göstermiştir.