Çok amaçlı eşzamanlı topla-dağıt araç rotalama problemi: Hedef programlama ve genetik algoritmalara dayalı çözüm yaklaşımları
Multi-objective vehicle routing problem with simultaneous pick up and delivery: Goal programming and solution approaches based on genetic algorithms
Yazar: FATMA PINAR GÖKSAL
Danışman: PROF. DR. FULYA ALTIPARMAK
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2017
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Çetin rekabet koşullarıyla başaçıkabilmek için, firmalar dağıtım ağlarının etkin tasarımını gerçekleştirmek zorundadır. Dağıtım ve ulaştırma sistemlerinde operasyonel seviyede karşılaşılan, temel problemlerden birisi "Araç Rotalama Problemi" (ARP)'dir. ARP, kapasite kısıtına sahip özdeş araçlara ait rotaların, toplam rotalama maliyeti enküçük olacak şekilde belirlenmesi problemidir. Bilinçli tüketim, artan geri-dönüşüm ihtiyacı, değişen yasal ve çevresel koşullar sonucu, dağıtımın yanında toplama faaliyetleri de lojistiğin önemli bir unsuru haline gelmiştir. Dağıtım ve toplama işlemlerinin eşzamanlı olarak aynı araçla yapılması ekonomik açıdan büyük yarar sağlamaktadır. Bu tezde, Tersine Lojistik sistemlerinde pek çok gerçek hayat uygulamasına sahip, "Eşzamanlı Topla-Dağıt Araç Rotalama Problemi" (ETDARP) üzerinde çalışılmıştır. Gerçek hayat lojistik uygulamalarının çoğu birden fazla amaca sahip olmasına rağmen, literatürdeki çok amaçlı yaklaşımların sayısı oldukça azdır. Bu çalışma; hem toplam maliyetin, hem de araçların katettikleri mesafeler arasındaki dengesizliğin enküçüklendiği "Çok-Amaçlı ETDARP"(ÇA-ETDARP)'ni ele aldığı için, literatürü tamamlamaktadır. Rota uzunluklarının dengelenmesi, rotalama faaliyetlerinde adaleti sağlaması nedeniyle, lojistikte tur maliyetlerinden sonra ençok dikkate alınan amaçlardan birisidir. Tez kapsamında ÇA-ETDARP, önce klasik Çok Amaçlı Eniyileme (ÇAE) yöntemlerinden birisi olarak bilinen Ardışık Hedef Programlama (HP) ile modellenmiştir. Problemin NP-Zor yapısından dolayı, modelin çözümü için Genetik Algoritma (GA)'ya dayalı bir yaklaşım önerilmiştir. Ardından, Pareto-eniyi çözüm kümesini elde etmek için Yerel Arama (YA) algoritmasını kullanan çok amaçlı bir GA geliştirilmiştir. GA'ların etkinliğini değerlendirmek üzere bir dizi deneme yapılmıştır. Son olarak, karar vericinin çok sayıdaki Pareto-eniyi çözüm arasından bir tercih yapmasını kolaylaştırmak için "Pareto Sonrası Analiz" (PSA) yapılmıştır.

Abstract:
Companies have to implement their distribution networks in an efficient manner in order to cope with the increasing competition in the market. One of the basic problem encountered at operational level in distribution and transportation systems is "Vehicle Routing Problem" (VRP). The VRP is a problem of determining the set of routes that minimizes the total routing cost of  identical vehicles with constrained capacity. In addition to traditional delivery operations, the picking operations have become important components of logistics due to smart consumption habits, increased recycling requirements, changing legal and environmental conditions. Simultaneous delivery to and pick-up from customers by using the same vehicle provides financial benefits. "Vehicle Routing Problem with Simultaneous Pick-up and Delivery" (VRPSPD) that has many real life applications in Reverse Logistics is considered in this study. Although many of the real life applications of logistics have more than one objective, the literature contains only few approaches that are formulated as multi-objective. This study bridges a gap in the literature, as it addresses  "Multi-Objective VRPSPD" (MO-VRPSPD) by minimizing both the total cost and the  imbalance between the distances travelled by each vehicle. Balancing the distances of routes  is the most common objective in logistics after minimizing the cost, as it ensures fairness in routing operations. In the scope of this thesis, MO-VRPSPD is modelled with Preemptive Goal Programming (GP), known as one of the classical Multi-Objective Optimization (MOO) methods. Since MO-VRPSPD is an NP-hard problem, an approach based on Genetic Algorithm (GA) is proposed to solve the model. Then, to find Pareto-optimal solutions, a multi-objective GA incorporated with Local Search (LS) algorithm is developed. A series of experiments are conducted to evaluate the performance of the GAs. Finally, "Post-Pareto Analysis" (PPA) is performed to assist the decision maker in choosing a solution among the great number of Pareto-optimal solutions.