Dinamik araç rotalama problemine parçacık sürü optimizasyonu algoritması çözüm önerisi
A particle swarm optimization algorithm for dynamic vehicle routing problem
Yazar: YONCA ERDEM DEMİRTAŞ
Danışman: PROF. DR. ERHAN ÖZDEMİR
İstanbul Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2015
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering ; Ulaşım = Transportation ; İşletme = Business Administration
Dizin: Algoritmalar = Algorithms ; Araç yönlendirme problemi = Vehicle routing problem ; Parçacık sürü optimizasyonu = Particle swarm optimization ; Sezgisel algoritmalar = Heuristic algorithms

Özet:
Araç Rotalama Problemi (ARP) üzerinde çok uzun zamandır çalışılan bir problemdir. Her ne kadar ARP iyi bilinen statik bir problem olsa da gerçek hayatta benzeri problemler dinamik bir şekilde değişmektedir. Bu tip problemlere Dinamik ARP (DARP) denilmektedir.
Bir ARP çözümünde tüm problem girdileri önceden bilinir ve problem boyunca değişmezler. Diğer taraftan DARP'de problem girdilerinin başlangıçta tamamı veya bir kısmı bilinmez ya da planlama esnasında ortaya çıkabilir veya değişebilirler. Bu iki önemli karakteristikten dolayı DARP, ARP'ye oranla daha zor bir problem olarak bilinmektedir. Tez çalışmasında, DARP incelenmiş ve Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) yöntemi probleme çözüm olarak önerilmiştir. Bilinen test problemleri önerilen yöntemle çözülmüş ve sonuçlar literatürde bilinen önceki yöntemlerle karşılaştırılmıştır.
Çalışmada elde edilen en iyi ve ortalama sonuçlar literatürde elde edilenlerle karşılaştırılmış; önerilen PSO algoritmasının sekiz problemde bilinen en iyi sonucu verdiği görülmüştür. Bu problemler genel olarak test problemleri içerisindeki büyük sayılabilecek problemler olduğu gözlenmiştir.
Gelecek çalışmalarda parametre optimizasyonu düşünülebilir. Sezgisel yöntemlerin çözüme katkıları ölçülmelidir. Ayrıca çoklu popülasyon yöntemleri de düşünülebilir.

Abstract:
Vehicle Routing Problem (VRP) has been studied for many years. VRP is a well-known optimization problem. It is basically a static problem, although many VRP problems change over time in the real world. This kind of problems are called as Dynamic VRP (DVRP) in the literature. 
In the VRP, all information about the problem is known at the beginning of the solution procedure. On the other hand, in most cases the real world information can change or appear after the solution process begins. These characteristics make the DVRP harder to solve than static VRP. 
The DVRP is examined and a Particle Swarm Optimization algorithm is proposed. The most known benchmarks are solved with the proposed algorithm and the results are compared with the previously employed methods in the literature.
In this study, the obtained best and average results are compared with those found by the algorithms previously proposed in the literature. The PSO algorithm finds the best known results for 8 problem instances. These problems are mainly big problems in benchmarks.
For future research, parameter optimization can be considered and contributions of heuristic algorithms can be examined. Multi-population approaches can be addressed as well.