Kapasite kısıtlı çok tesisli weber problemi için değiştirilmiş yapay arı kolonisi algoritması
Modified artificial bee colony algorithm for the capacitated multi-facility weber problem
Yazar: NÜKHET TUNÇBİLEK
Danışman: PROF. DR. ŞAKİR ESNAF
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2018
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Allakasyon problem = Allocation problem ; Tesis yer seçimi = Site selection ; Yapay arı kolonisi algoritması = Artificial bee colony algorithm

Özet:
Yerleri belirli olan müşterilere hizmet vermek üzere kurulacak tesis yerlerinin seçilmesi kararı, lojistik sistemlerinin tasarımında önemli bir yere sahiptir. Yapılacak yatırım maliyeti ile işletim sırasında karşılaşılacak taşıma maliyeti arasında bir denge kurmakla birlikte, hizmet alacak olan müşterilerin memnuniyeti de göz önüne alınarak, olabildiğince verimli kararlar alabilmek için 20nci yüzyıl başlarından beri farklı optimizasyon yöntemleri uygulanmıştır.
Yer seçimi problemleri çözüm alternatifleriyle ilgili olasılıkların polinom olmayan şekilde artması nedeniyle, doğrusal olmayan, türevi alınamayan, dışbükey olmayan fonksiyonlarla ifade edilmektedir ve problemler polinom zamanda çözülememektedir. Tesis yerlerinin belirli alternatifler arasından seçilmesi yerine düzlem üzerinde herhangi bir yerin aranması, kurulacak tesislerin kapasite kısıtının göz önüne alınması problemi daha karmaşık hale getirir. Tesis kapasitelerini gözetmekle beraber hangi müşterinin hangi tesisten hizmet alması gerektiği belirlenerek atama kararı da alınması gerekir.
Bu çalışmada yer seçimi problemleri incelenmiş ve sınıflandırılmış, bu alanda yapılan bilimsel çalışmalar taranmış ve özetlenmiştir. Kapasite kısıtlı yer seçimi ve atama probleminin çözümü için henüz başka bir çalışmada uygulanmamış olan Yapay Arı Kolonisi algoritması kullanılarak yeni bir yöntem önerilmiştir. Önerilen algoritmaya yeni özellikler eklenerek Değiştirilmiş Yapay Arı Kolonisi algoritması oluşturulmuştur. Kapasite kısıtını gözeterek müşteri-tesis atamalarını düzenleyen Yardımcı YAK algoritması tasarlanmıştır.
Bilimsel araştırmalarda kullanılan veri setleri üzerinde denemeler yapılmış, deney sonuçlarını daha hassas şekilde iyileştirmek için Yapay Arı Kolonisi algoritması sonuçlarına Nelder-Mead metodu uygulanmıştır. Ele alınan veri setiyle ilgili yapılan deneylerin bazılarında daha önceki çalışmalarda bulunan sonuçlardan daha iyi sonuçlar elde edilmiştir.
Tez çalışması konuyla ilgili geçmiş çalışmaları özetlemesi, Yapay Arı Kolonisi algoritmasının kapasite kısıtlı yer seçimi ve atama problemine ilk kez uygulanması, kapasite kısıtlı yer seçimi ve atama problemi için Değiştirilmiş Yapay Arı Kolonisi algoritmasının önerilmesi, Yapay Arı Kolonisi ile Nelder-Mead metodunun ilk kez birlikte kullanılması, Nelder-Mead metodunun bu çalışmada geliştirilen yeni Yapay Arı Kolonisi algoritması olan Değiştirilmiş Yapay Arı Kolonisi algoritması ile birlikte kullanılması ve seçilen veri setindeki deney sonuçları itibariyle bilinen sonuçlardan daha iyi sonuçlar bulması ile gelecekteki çalışmalara referans olabilecektir.

Abstract:
In design of logistic systems, selecting location of facilities to be setup for serving customers at known locations is an important decision. While establishing balance between investment costs at the beginning and transportation costs during the operation, and considering satisfaction level of the customers that will consume the service, various optimization methods have been applied since the beginning of the 20th century in order to make decisions as efficiently as possible.
Because that the number of potential solutions to location analysis increase non-polynomially, location analysis problems are defined by non-linear, non-differentiable, non-convex functions and it is not possible to solve them within polynomial time. Looking for a facility location at any point on a plane instead of picking from several potential facility locations, and considering capacity constraint of the facilities make the problem even more complex. Together with considering capacity constraints of the facilities, it is necessary to make an allocation decision, so that it is certain that which customer gets service from which facility.
In this study, location analysis problems are studied and categorized, academic work in this area is investigated and summarized. A new method is proposed by utilizing the Artificial Bee Colony algorithm that has not yet been used for solution of the capacitated facility location-allocation problems in any existing research. New features are added to the proposed algorithm and Modified Artificial Bee Colony algorithm is introduced. Auxiliary Artificial Bee Colony Algorithm is designed for organizing customer-facility allocations regarding capacity constraints of the facilities.
Experiments are conducted on data sets that are used in previous academic studies, and Nelder-Mead method is applied to Artificial Bee Colony algorithm results for obtaining fine adjustments. Some of the experiments on the data set used in this study produced better results compared to best known results in previous academic research.
This study can be a reference to future academic work because of its summarization of previous work, first time application of Artificial Bee Colony algorithm to capacitated location-allocation problem, introduction of Modified Artificial Bee Colony algorithm for capacitated location-allocation problem, first time hybrid use of Artificial Bee Colony algorithm and Nelder-Mead method, combined use of Nelder-Mead method with the newly proposed type of an Artificial Bee Colony algorithm in this study, Modified Artificial Bee Colony algorithm, and the experiment results that have improved some of the best known solutions on the chosen data set.