Zaman pencereli araç rotalama problemine uygulanan meta-sezgisel çözüm önerilerinin karşılaştırılması
A comparative analysis of meta-heuristic solutions to vehicle routing problem with time wi̇ndows
Yazar: MERVE İNÇKİ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ BEHİYE GÜLSÜN NAKIBOĞLU
Çukurova Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Genetik algoritmalar = Genetic algorithms ; Metasezgiseller = Metaheuristics ; Rotalar = Routes ; Yöneylem araştırması = Operations research ; Yönlendirme = Routing ; Yönlendirme problemleri = Routing problems

Özet:
Yöneylem Araştırması alanının önemli bir bölümü Araç Rotalama Problemi (ARP) ile uğraşmaktadır. ARP, günümüzde gelişen dağıtım şebekelerinin çok çeşitli sektörlerde kullanılan nakliye araçlarının müşterilere istedikleri hizmet veya malı teslim etme sorununu tanımlamaktadır. Zaman Pencereli ARP (ZPARP) ise daha gerçekçi bir senaryo ile müşterilere götürülecek hizmet veya malın yine müşterinin belirlediği zaman dilimi içerisinde gerçekleştirilmesi problemini inceler.
Yöneylem araştırmasının karşılaştığı pek çok güncel problem hesaplamasal olarak yoğun kaynak gereksinimi duyan karmaşık problemlerdir. Bu nedenle bu tür problemlere kesin çözüm bulmak oldukça güçleşir. Bu tür durumlarda en yaklaşık çözüm bulmaya yarayan sezgisel veya meta-sezgisel yöntemlere başvurulur. Meta-sezgisel yöntemler genellikle doğadaki yaşam formlarından esinlenen evrimsel algoritmalardır. 
Bu araştırmada ZPARP problemi Genetik Algoritma (GA) ve Set-tabanlı Parçacık Sürü Optimizasyonu (S-PSO) meta-sezgisel yöntemler ile çözülmeye çalışılarak karşılaştırmalı bir değerlendirilmesi yapılmaktadır. Stokastik niteliğe sahip S-PSO ile açgözlü ilklendirme niteliğine sahip GA algoritmalarının başarım durumları Solomon'un kıyaslama veri kümesi ile karşılaştırılarak bu çözüm yöntemlerinin ZPARP'ne uygulanabilir yaklaşık çözüm bulmaları incelenmektedir.

Anahtar kelimeler: ARP, meta-sezgisel, parçacık sürü optimizasyonu, genetik algoritma

Abstract:
A major part of the field of Operational Research is dealing with Vehicle Routing Problem (VRP). VRP identifies the problem of delivering the desired service or goods to the customers of the transportation vehicles used in a wide variety of sectors by using the developing distribution networks. VRP with Time Window (VRPTW) examines the problem of realizing the service or goods to be delivered to the customers in a more realistic scenario within the time period determined by the customer.
Many of the current problems facing OR are complex computationally demanding resources. Therefore, it becomes very difficult to find a definite solution to such problems. In such cases, heuristic or meta-heuristic methods are used to find the most approximate solution. Meta-heuristics are evolutionary algorithms that are often inspired by life forms in nature.
In this study, an analysis of Genetic Algorithm (GA) and Set-based Particle Swarm Optimization (S-PSO) meta-heuristic methods are experimented on solving the VRPTW problem. The stochastic nature of S-PSO and greedy initialization scheme for GA are examined to report the feasibility of those two techniques in comparison to Solomon Benchmark datasets will be made.

Keywords: VRP, meta-heuristics, particle swarm optimization, genetic algorithm