Elektrikli araçların belirsiz batarya kullanımı varsayımıyla bir toplama ve dağıtım problemi
A pickup and delivery problem under the assumption of stochastic battery depletion of electric vehicles
Yazar: MERVE İBİŞ
Danışman: DOÇ. DR. MEHMET SOYSAL
Hacettepe Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / Üretim Yönetimi ve Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Araç yönlendirme problemi = Vehicle routing problem ; Batarya = Battery ; Dağıtım problemleri = Distribution problems ; Elektrikli araçlar = Electric vehicles ; Enerji tüketimi = Energy consumption ; Lojistik = Logistics ; Tam sayılı programlama = Integer programming ; Taşımacılık = Transportation ; Yönlendirme = Routing ; Yük taşıma = Load carrying

Özet:
Lojistik faaliyetler tedarik zincirinde ürünlerin zamanında teslimi ve üretim/hizmet süreçlerinin başarılı bir şekilde uygulanması açısından önemli bir yere sahiptir. Kent merkezlerinde gerçekleştirilen yük taşımacılığı faaliyetlerinde fosil yakıtlı araçlar yerine elektrikli araçların kullanılması lojistik operasyonların karbon ayak izini azaltmak için iyi bir alternatiftir. Fakat, elektrikli araçlar için batarya değişim/şarj istasyonları konusunda önemli altyapı eksiklikleri mevcuttur. Bu durum, elektrikli araçların seyahat rotalarının optimizasyonunu daha önemli ve karmaşık hale getirmektedir. Öte yandan elektrikli araçların lojistik faaliyetlerde kullanılması bazı önemli riskleri de beraberinde getirmektedir. Özellikle şehir içi taşımacılık faaliyetlerinde araç hızı günün farklı saatlerindeki trafik yoğunluğuna bağlı olarak değişiklik gösterebilmektedir. Araç hızlarındaki belirsizlik durumu aynı zamanda enerji tüketimindeki belirsizliği de arttırmaktadır. Bu yüzden lojistik planlamalarda hız ve enerji tüketimindeki belirsizlik durumunun ele alınması önemlidir. Ayrıca, araçların planlanan rotayı tamamlamadan bataryalarının tükenmesi ihtimali sürücülerin menzil kaygısını arttırmakta ve firmalar için ek ceza maliyetlerine sebep olabilmektedir. 

Bu çalışmada, araç rotalama problemlerinin bir varyantı olan çoktan-çoğa toplama ve dağıtım problemi ele alınmıştır. Literatürde bu problem tipini ele alan diğer çalışmalardan farklı olarak, bu çalışmada dağıtım planlaması yapılan filoda elektrikli araçlar bulunmaktadır ve araçların hareket ettiği noktalar arasında tüketeceği enerji miktarları belirsizdir. Bu noktadan hareketle, bu çalışmada, elektrikli araçların kullanıldığı çoktan çoğa toplama ve dağıtım problemi için bir Kuadratik Şans Kısıtlı Karma Tam Sayılı Programlama modeli ve sezgisel bir çözüm yaklaşımı önerilmiştir. 

Yapılan sayısal analizler enerji tüketimini detaylı tahmin etmenin ve batarya tüketimindeki belirsizliği ele almanın önemini vurgulamaktadır. Sayısal analizler, enerji tüketimi belirsizliğinin dağıtım planlarını ve araçların rota boyunca harcadığı enerji tüketimi miktarını etkilediğini ortaya koymaktadır. Ayrıca enerji tüketimindeki belirsizliğin dikkate alınması, sürücülerin menzil kaygısını azaltarak aracın yolda kalması ve ürünlerin zamanında teslim edilememesi gibi beklenmeyen maliyetlerin oluşmasının önüne geçmektedir.

Abstract:
Logistics activities play a critical role in the supply chain, in terms of on-time product delivery and successful implementation of production/service processes. Electric vehicles, rather than fossil fuel vehicles, can be used in freight transportation activities in urban areas to lower the carbon footprint of logistic operations.  However, there are considerable infrastructure gaps in electric vehicle battery swap/charging facilities. As a result, optimizing electric vehicle travel routes has become increasingly complicated and essential. There are some concerns regarding the use of electric vehicles in transport activities. Vehicle speed might fluctuate based on traffic density at different times of the day, particularly in urban transportation operations. Uncertainty in vehicle speed can have an impact on energy consumption. Therefore, it is significant to address speed and energy consumption uncertainty while planning logistics operations. Furthermore, the risk of vehicles running out of batteries before completing the planned route elevates drivers' range anxiety and may result in increased penalty costs for businesses.

In this study, a many-to-many pickup and delivery problem, which is a variant of a vehicle routing problem, is addressed. Unlike previous attempts in the literature on the same type of problem, here, electric vehicles are employed for delivery operations and the energy consumption of vehicles is not known in advance. From this point of view, in this study, a Quadratic Chance Constraint Mixed-Integer Programming model and a heuristic solution approach are proposed for the many-to-many pickup and delivery problem using electric vehicles.

The numerical analyses highlight the importance of estimating energy consumption in detail and addressing the uncertainty in energy consumption. According to the findings, it has been revealed that the uncertainty of energy consumption affects the distribution plans and the amount of energy consumed by the vehicles along the route. Considering the uncertainty of energy consumption reduces drivers' range anxiety and avoids unexpected costs such as vehicle downtime and inability to deliver products on time.