Kapasite kısıtlı araç rotalama problemi ve çözüm yöntemleri
Capacitated vehicle routing problem and solution approaches
Yazar: ZEYNEP BİRECİK
Danışman: DOÇ. DR. DOĞAN ÖZGEN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Algoritma modelleme = Algorithm modelling ; Matematiksel modelleme = Mathematical modelling ; Otomotiv sektörü = Automotive sector ; Rotalama =   ; Sezgisel algoritmalar = Heuristic algorithms

Özet:
Otomotiv sektörü hızlı ve sürekli bir gelişme göstermektedir. Bu büyüme sürecine paralel olarak lojistik faaliyetlerinin de hacmi artmıştır. Otomotiv sektöründe lojistik ağ, sipariş edilen otomotiv parçalarını, her iki konum arasında hareket ettirerek tedarikçi ile fabrika arasındaki boşluğu doldurur. Bu lojistik ağ tasarımı için, araçların hacim ve ağırlık açısından kapasitesi, zaman sınırları, rota süresi ya da rota uzunluğu kısıtlaması gibi dikkate alınması gereken birçok faktör vardır. Bu tez çalışmasında otomotiv sektöründe yer alan bir fabrika için iki farklı araç rotalama problemi ve çözüm yaklaşımına yer verilmiştir. Bu problemler, zaman pencereli kapasite kısıtlı araç rotalama problemi ve kapasite kısıtlı yeşil araç rotalama problemidir. 
Zaman pencereli kapasite kısıtlı araç rotalama problemi, belirlenen kısıtlar ile karma tam sayılı matematiksel model olarak tasarlanmıştır. Amaç fonksiyonu toplam rota maliyetini minimize etmektir. Oluşturulan model, küçük problem boyutları için Pyhton programında Gurobi çözücü ile makul hesaplama süresi içerisinde optimum çözüm vermiştir. Problem boyutu artıkça kesin optimizasyon çözüm yöntemi ile hesaplama süreleri katlanarak artmaktadır. Büyük problem boyutuna sahip problemlerde sezgisel algoritmalar yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu tez çalışmasında problemin çözümünde uyarlanabilir geniş komşu arama meta-sezgisel algoritması kullanılmıştır. Algoritmanın başlangıç çözümü tavlama benzetimi sezgisel algoritması ile elde edilmiştir. Tavlama benzetimi için başlangıç çözüm ise yakın komşu arama algoritması ile bulunmuştur. Sonuç olarak optimum rotalar oluşturulmuştur.
Yeşil araç rotalama problemi artan küresel iklim sorunları sebebiyle son zamanlarda birçok araştırmacının ilgisini çekmektedir. Bu kısımda kesin olmayan tedarikçi talepleri ve araç seyahat süresi olan kapasite kısıtlı yeşil araç rotalama problemini çözmek için etkileşimli bir bulanık yaklaşım sunulmuştur. Belirsizliği modellemek için üçgen bulanık sayılar kullanılmış ve optimizasyon problemi iki amaçlı olasılıklı karma tam sayılı programlama modeli olarak tasarlanmıştır. Olasılıklı karma tam sayılı programlama ve bulanık analitik hiyerarşik süreç yaklaşımı, iki amaç fonksiyonunu optimize etmek için entegre edilmiştir. Birinci amaç fonksiyonu toplam yakıt tüketimini minimize etmektir. Amaç fonksiyonunda yakıt tüketim oranı kullanılmıştır. Bu modelde yakıt tüketimi, seyahat süresi ve aracın taşıdığı toplam yükün bir fonksiyonu olarak belirlenmiştir. İkinci amaç fonksiyonu rotanın toplam yeşil skorunu maksimize etmektir. Bulanık analitik hiyerarşi prosesi ile tedarikçiler çevresel faktörler açısından değerlendirilmiş ve normalleştirilmiş ağırlıklar tedarikçinin yeşil skoru olarak belirlenmiştir. Araçlar yeşil skoru yüksek olan tedarikçiler arasında dolaştığında rotanın yeşil skoru artmaktadır. Burada fabrikanın yeşil tedarikçilerden oluşan bir tedarik zinciri ağına sahip olması amaçlanmaktadır. Bu iki amaçlı karma tam sayılı programlama modeli, önerilen çözüm yaklaşımı ile birlikte yakıt tüketimi ve yeşil lojistik ağ tasarımı arasında ödünleşmeye gidilerek uzlaşmacı bir çözüm sunulmuştur.

Abstract:
The automotive industry shows a rapid and continuous development. Parallel to this growth process, the volume of logistics activities has also increased. In the automotive industry, the logistics network bridges the gap between the supplier and the factory by moving the ordered automotive parts between both locations. A logistic network in the automotive industry bridges the gap between a supplier and a plant by moving the ordered automotive parts between both locations. The design of a logistic network for the automotive industry is complicated with many constraints to consider including the vehicle's capacity with regard to volume and weight, time limits, route duration/length restriction. In this thesis, two different vehicle routing problems and solution approaches are discussed for a factory in the automotive sector. These problems are capacitated vehicle routing problem with time windows and green capacitated vehicle routing problem. 
The capacitated vehicle routing problem with time windows is designed as a mixed integer mathematical model with specified constraints. The objective function is to minimize the total route cost. The model, for small problem sizes, in the Python program, the Gurobi solver gave the optimum solution within a reasonable computation time. As the problem size increases, the calculation times increase exponentially with the exact optimization solution method. Heuristic algorithms are widely used in problems with large problem sizes. In this thesis, an adaptive large neighborhood search meta-heuristic algorithm is used to solve the capacitated vehicle routing problem with time windows. The initial solution of the algorithm is obtained with the annealing simulation heuristic algorithm. The initial solution for the annealing simulation is found by the nearest neighbor search algorithm. As a result, optimum routes were created.
The green capacitated vehicle routing problem (GCVRP) has attracted the attention of many researchers recently, due to the increasing global climate issues. This study presents an interactive fuzzy approach for solving green capacitated vehicle routing problem with imprecise travel time for each vehicle and supplier demands. Triangular fuzzy numbers are proposed for modeling uncertainty and optimization problem is considered as a bi-objective possibilistic mixed-integer programming (PMIP) model. Possibilistic mixed-integer programming and a fuzzy analytical hierarchical process approach (FAHP) are combined to optimize two objective functions: minimum total fuel consumption and maximum total green score of the route. In the first objective function, the fuel consumption ratio model is used. In this model, the fuel consumption is considered as function of travel time and total load of the vehicle. In the second objective function, suppliers are evaluated in terms of environmental factors with the fuzzy AHP method. The green score of the route increases when vehicles travel between suppliers with a high green score. The normalized weights are assigned to suppliers as a green score. A conciliating solution is obtained by solving this bi-objective mixed integer programming model.