Mesafe kısıtlı çok yönlü kümelenmiş açık araç rotalama probleminin genetik algoritma ile çözümü ve bir uygulama
Solving distance constraint multi perspective clustered open vehicle routing problem by genetic algortihm and an application
Yazar: AYŞEN YÜCEL
Danışman: PROF. DR. MEHPARE TİMOR
İstanbul Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / Sayısal Yöntemler ve Yönetim Bilimi Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2016
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Araç yönlendirme problemi = Vehicle routing problem ; Genetik algoritma tekniği = Genetic algorithm technique ; Müşteri tatmini = Customer satisfaction ; Sezgisel algoritmalar = Heuristic algorithms

Özet:
Küreselleşme ile birlikte artan rekabet ortamında, işletmeler için farklılaşma önemli rekabet unsurlarından biri olmuştur. Farklılaşmayı sağlayan değerlerden biri de hem ürün, hem de hizmet kalitesinin iyileştirilmesi ile birlikte ortaya çıkan müşteri memnuniyetidir. Hizmet sektöründe yer alan işletmelere ek olarak üretim işletmelerinin de hizmet kalitesine önem vermeleri, memnuniyeti dolayısıyla da rekabet gücünü arttırmaktadır. Günümüzde, müşteri taleplerinin zamanında karşılanması memnuniyeti arttırıp, en az maliyetle karşılanması da sürdürülebilir rekabeti sağladığından, amacı çok sayıda müşteriye optimum maliyetle hizmet sunmak olan Araç Rotalama Problemleri (ARP) önem kazanmaktadır. Bu yönüyle ARP, işletmelerin önemle üzerinde durduğu NP-zor sınıfında yer alan çözümü zor kombinatoryal bir problem türüdür. 
Bu çalışmada, ARP ve çözüm yöntemleri açıklanmış, uluslararası faaliyet gösteren bir ilaç firmasından alınan veriler doğrultusunda, ARP'nin üç farklı çeşidinin birleşimi olan Mesafe Kısıtlı Çok Yönlü Kümelenmiş Açık Araç Rotalama Problemi'nin (M-ÇYK-A-ARP) üzerinde inceleme yapılmıştır. Literatürde geçen kümelenmiş ARP yapısından farklı olarak, bu çalışmada farklı açılardan gruplara ayrılmış olan müşteri ve aynı zamanda araç kümeleri mevcut olup, herhangi bir müşteri ya da aracın aynı anda farklı kümelerde yer alması söz konusudur. M-ÇYK-A-ARP'nin çözümü için, literatürde sıkça kullanılan, doğal hayattaki genetik seçim ve rassal arama tekniklerine benzer olarak çözüm bulmaya çalışan bir metasezgisel yöntem olan Genetik Algoritma (GA) kullanılmıştır. GA ile elde edilen çözüm, çalışmanın son bölümünde değerlendirilmiştir.


Anahtar Kelimeler: Araç Rotalama Problemi, Genetik Algoritma, Müşteri Memnuniyeti, Kümelenmiş ARP, Mesafe Kısıtlı ARP

Abstract:
In an increasingly competitive environment along with globalization, differantiation becomes one of the important competitive element for firms. Customer satisfaction, arised with improving both product and service quality, is one of the values that enables differentiation. Not only for the firms in service sector, but also for manufacturing firms giving importance to service quality increases the satisfaction, accordingly competitive power. Nowadays, meeting customer demand in time provides satisfaction, and meeting it with least cost provides sustainable competition,  therefore  Vehicle Routing Problem (VRP), which aims to provide service to numerous cutomers at optimum cost, gains importance. With this respect, firms emphasize to VRP which belongs to NP-hard class of combinatorial problems.
In this study, VRP and its solution methods are discussed and according to the data set obtained from an international medicine firm Distance Constraint Multi Perspective Clustered Open Vehicle Routing Problem (D-MPClu-O-VRP), a combination of three different types of VRP , is examined.  Distinctively from the clustered VRP in literature, in this study there exist customer and vehicle clusters grouped with different aspects, thus any customer or vehicle can take place in different clusters at the same time.  Solving for D-MPClu-O-VRP, Genetic Algorithm (GA) which is frequently used in literature and is a metaheuristic method trying to find a solution by using genetic selection and random search techniques similar with natural life, is used. The solution obtained by GA, is evaluated in the last section of the study.


Keywords: Vehicle Routing Problem, Genetic Algorithm, Customer Satisfaction,Clustered VRP, Distance Constraint VRP