Çok amaçlı konteyner yükleme ve araç rotalama problemlerinin çözümü için genetik algoritma yaklaşımı: porselen sektöründe karar destek sistemi önerisi
Genetic algorithm approach to the solution of multi-purpose container loading and vehicle routing problems: Decision support system proposal in porcelain sector
Yazar: ELİF GÜLER ERMUTAF
Danışman: YRD. DOÇ. DR. DURMUŞ ÖZDEMİR
Dumlupınar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Eşya taşıma = Goods transportation ; Yük taşıma = Load carrying ; Yük taşımacılığı = Freight transportation

Özet:
Teknolojinin gelişmesi ile büyüyen ticaret hacmi, şirketlerin operasyonlarında optimizasyon uygulamalarını kullanmasını ve geliştirmesini zorunlu kılmaktadır. Çözüm aranacak olan operasyonların hızları, maliyetliyetleri ve doğrulukları verimli bir şekilde tasarlanması gerekmektedir. Şirketlerin sıklıkla karşılaştığı ve çözümüne ihtiyaç duyduğu problemler arasında konteyner yükleme ve araç rotalama problemleri yer almaktadır. Özellikle porselen sektöründe yer alan firmaların üretim esnasındaki iş akış ve teslimat süreçlerinde önceliklerinin belirlenmesi, verimli ve etkin bir şekilde yürütülmesi için karar destek sistemlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Farklı sektörlere yönelik tasarımlar incelendiğinde uzman sistemler, yapay sinir ağları, genetik algoritmalar ve bulanık mantık gibi yapay zeka alt dalları kullanılarak üretilen çözüm önerilelerinin sıklıkla kullanıldığı görülmektedir.
Literatürde porselen sektörüne yönelik üretilen yapay zeka temelli karar destek sistemlerinin çok sınırlı sayıda ve bu alanda ihtiyaç olduğu görülmüştür. Porselen sektöründe üretim önceliklerinin karlılık, müşteri memnuniyeti ve depolama kısıtları gibi nedenlerle değişkenlik göstermesi ve bu duruma bağlı olarak sevkiyat işlemlerinde öncelikli yüklenecek ürünlerin tercihinde karar destek sistemlerinin optimizasyonu önem arz etmektedir.
Bu çalışmada farklı alanlardaki şirketlerin sıklıkla karşılaştığı ve çözüm aradığı konteyner yükleme ile araç rotalama problemlerine yönelik metasezgisel algoritmalardan genetik algoritmayla daha verimli çözüm önerilerinin üretilmesi amaçlanmıştır. Bu doğrultuda porselen sektöründe kullanılan konteynerın sayısını ve araç rotalama mesafesini minimize etmek hedeflenmiştir. Araştırmada ilk olarak porselen sektöründe konteyner yükleme probleminde toplam kar veya teslimat süresi önceliği esas alınarak matematiksel model oluşturulmuştur. Oluşturalan matematiksel model ağırlıklı toplam skalerleştirme yöntemiyle iki adet olan amaç tek amaca dönüştürülmüştür. Hazırlanan yazılım ile, ilgili amaç doğrultusunda ürünlerin konteynerlara verimli ve etkin bir şekilde yüklenmesine yönelik önerilerin üretilmesi sağlanmıştır. Ayrıca araç rotalama problemi için ise, yüklenen konteynerın bayilere veya mağazalara dağıtımı esnasında en kısa rotanın belirlenmesi amacıyla iki nokta arası mesafe bulma yöntemi matematiksel modele uygulanmış, genetik algortima ile çözüm aranmıştır.

Abstract:
The growing trade volume with the development of technology necessitates companies to use and to develop optimization practices in their operations. The speed, cost and accuracy of the operations that will be searched for a solution should be designed efficiently. Among the problems that the companies frequently encounter and need the solutions are container loading and vehicle routing problems. In particular, the decision support systems are needed in order to determine the priorities of the companies being in the porcelain sector in the workflow and delivery processes during the production, in order to execute them efficiently and effectively. When the designs for the different sectors are examined, it is seen that the solution suggestions produced by using artificial intelligence sub-branches such as expert systems, artificial neural networks, genetic algorithms and fuzzy logic are frequently used.
In the literature, artificial intelligence-based decision support systems produced for the porcelain sector are seen in a very limited number and to be required in this field. In the porcelain sector, the production priorities vary due to the reasons such as profitability, customer satisfaction and storage constraints, and the optimization of decision support systems is important in the preference of the priority loading products in the shipment operations.
In this study, it is aimed to produce more efficient solutions with the help of genetic algorithms for container routing and vehicle routing problems. In this way, it is aimed to minimize the number of containers used in the porcelain sector and the distance of vehicle routing. In the research, mathematical model was firstly formed based on total profit or delivery time priority in the container loading problem in the porcelain sector. The aim of the mathematical model was the total scalarization method. With the prepared software, suggestions have been made for the efficient and efficient loading of the products to the containers in accordance with the related purpose. In addition, in order to determine the shortest route during the distribution of the loaded container to the dealers or the stores, the method of finding the distance between two points was applied to the mathematical model and the solution was searched with genetic algoritm.