Heterojen ürün çeşitli ve heterojen araç filolu yeşil araç rotalama problemi için gıda sektöründe genetik algoritma uygulaması
Genetic algorithm implemantation in the food industry for green vehicle routing problem with a heterogeneous product variety and a heterogeneous vehicle fleet
Yazar: ECEM TÜMSEKÇALI
Danışman: PROF. DR. ŞENOL ALTAN
Gazi Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı / Yöneylem Araştırması Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Ekonometri = Econometrics ; Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Araç yönlendirme problemi = Vehicle routing problem ; Genetik algoritma tekniği = Genetic algorithm technique ; Gıda sektörü = Food sector ; Yeşil lojistik = Green logistic ; Ürün çeşitliliği = Product variety

Özet:
Günümüzde artış gösteren ivmeyle ilerleyen fosil yakıt kullanımının sonucu olarak ortaya çıkan yüksek miktarlardaki sera gazı salınımı, küresel ısınmaya ve iklim değişikliklerinin yaşanmasına neden olmuştur. Bu konuda sera gazı salınımına sebep olan faaliyetlere sahip işletmelere büyük sorumluluklar düşmektedir. İşletmelerin sera gazı salınımına sebep olan en önemli faaliyetlerden birisi lojistik faaliyetleridir ve bu faaliyetler işletmeler için önemli bir maliyet kalemini oluşturmaktadır. İşletmeler günümüzde lojistik faaliyetlerini, sadece maliyet düşürmeyi amaçlayarak değil aynı zamanda çevreci ve sürdürülebilir amaçlarla hareket ederek yeşil lojistik yaklaşımıyla planlamaya başlamışlardır. Bu tez çalışmasında, yeşil lojistik yaklaşımı bakış açısıyla yeşil araç rotalama problemi ele alınmıştır. Gıda sektöründe faaliyet gösteren bir işletmeden alınan gerçek verilerle harcanan enerjiyi ve dolayısıyla yakıt tüketimi ile sera gazı salınımını minimize eden bir yeşil araç rotalama problemi uygulaması gerçekleştirilmiştir. Genellikle araç rotalama problemlerinde homojen kabul edilen araç filosu bu uygulamada heterojen olarak ele alınmıştır. Aynı zamanda ürün çeşitliliği de tek tip değil, heterojen olarak probleme yansıtılmıştır. Uygulama kapsamında araç rotalarını belirlemek için yolun eğimi, araç ağırlığı, hacmi, boyutları, taşınan anlık yük miktarı, yükün hacim ve ağırlığı, araç aerodinamik özellikleri, yuvarlanma direnci, hız, seyahat mesafesi gibi birçok kısıt dikkate alınarak harcanan enerjiyi minimize eden bir karma tamsayılı matematiksel model kurulmuştur. Önerilen modelin doğruluğu ve performansı, işletmeden alınan küçük boyutlardaki problem verileri ile IBM Ilog Cplex programında modellenerek test edilip, optimal sonuçlar alınmıştır. İşletmeden alınan 40 müşteri ve 9 heterojen araç filolu problem verileri ise metasezgisel çözüm yöntemlerinden olan genetik algoritma ile Python programında modellenerek uygun çözüm elde edilmiştir. Böylelikle hangi aracın hangi rotayı izleyerek müşterilere ürün dağıtımı yapacağı belirlenmiştir.

Abstract:
Today, the high amount of greenhouse gas emissions that have resulted from the increasing use of fossil fuels with increasing acceleration has caused global warming and climate changes. For this issue, businesses with activities that cause greenhouse gas emissions have a great responsibility. One of the most important activities that cause greenhouse gas emission of businesses is logistics activities and these activities constitute an important cost item for businesses. Businesses today are planning their logistics activities not only with the aim of reducing costs, but also with a green logistics approach by acting with environmentalist and sustainable goals. In this thesis, green vehicle routing problem is examined from the perspective of green logistics approach. With real data from a business operating in the food industry, a green vehicle routing problem has been implemented that minimizes the energy consumed and thus minimizes fuel consumption and greenhouse gas emissions. The vehicle fleet, which is generally considered to be homogeneous in vehicle routing problems, is considered heterogeneous in this application. At the same time, the product variety is not uniform, it is reflected in the problem as a heterogeneous product variety. In this application, in order to determine vehicle routes, a mixed integer mathematical model has been established that minimizes the energy consumed by taking into account many constraints such as the slope of the road, vehicle weight, volume, dimensions, the amount of instant load carried, volume and weight of the carried load, vehicle aerodynamic properties, rolling resistance, speed, travel distance. The accuracy and performance of the proposed model was modeled in the IBM Ilog Cplex program with small problem data received from the business, and the model was tested and optimal results were obtained. The problem data, which includes 40 customers and 9 heterogeneous vehicle fleets from the business, were modeled in the Python program with the genetic algorithm, which is one of the metaheuristic solution methods, and the solution was obtained. Thus, it was concluded which vehicle should go from which route to distribute products to customers.