Kümeleme ve genetik algoritma destekli yaklaşımlarla kapasite kısıtlı araç rotalama probleminin çözümü: perakende zincirinde uygulanması
Solution of the capacity constraint vehicle routing problem with cluster and genetic algorithm based approach: a retail chain application
Yazar: TOLGA ŞEN
Danışman: DOÇ. DR. HARUN REŞİT YAZĞAN
Sakarya Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2014
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Küreselleşmenin rekabeti hızla arttırdığı son yıllarda müşteri memnuniyeti bu
rekabetin en belirleyici faktörlerinden biri olmuştur. Tedarik zincirinde, ürünün ya da
hizmetin müşteriye ulaştığı son aşama olan lojistik ve dağıtım şirketlerin üzerinde daha
dikkatli durduğu bir alan haline gelmiştir. Ne kadar hızlı ve çok sayıda müşteriye
ulaşılırsa, o kadar müşteri memnuniyeti artacaktır. Fakat bunun yanısıra şirketler,
kendi maliyetlerini de azaltmaya çalışmaktadır. Sözkonusu rekabetin içerisindeki
büyük lojistik ve dağıtım şirketlerinin en iyilemeye çalıştıkları problemler de büyük
ve karmaşık olacaktır. Aynı anda hem müşterilerine hızlı ve kaliteli hizmet sağlamak
hem de maliyetleri en aza indirmek bu şirketlerin hedefidir. Bu çalışmada, bu
şirketlerin problemlerinden biri olan araç rotalama probleminin özel bir hali ele
alınmıştır. Müşterilerin belirli taleplere sahip olduğu kapasite kısıtlı araç rotalama
probleminin çözümünde hızlı ve maliyetleri en aza indirgeyen bir mağaza kümeleme
ve araç rotalama ortaya konulmaya çalışılmıştır.
Bu uygulama tezinde ele alınan problem için iki aşamalı bir çözüm yöntemi önerildi.
Problemin ilk kısmında kümeleme, ikinci kısmı ise ARP çözümü yapılmıştır. Ele
alınan bu problemde bir süpermarket zincirindeki taleplerin karşılanmasındaki ortaya
çıkan araç rotalama ve kümeleme probleminin çözüm metotları üzerinde durulmuştur.
Bu amaçla iki farklı yaklaşım geliştirilmiştir. Birincisinde bir kümeleme algoritması
olan DBSCAN ile müşteriler kümelenmiş ve araç rotalama problemleri çözülmüştür.
İkinci yaklaşımda ise, GA destekli DBSCAN algoritmasıyla kümeleme geliştirilmiştir
ve araç rotalama problemleri çözülmüştür. Her iki yöntemin ARP kısmında
belirlenmiş mağazalardan oluşan kümelere ana depo da eklenerek kesin çözüm veren
dalsınır algoritması ARP çözümü için uygulanmıştır. Geliştirilen her iki metot bir
örnek uygulamada test edilerek sonuçlar ANOVA testi ile karşılaştırılmıştır.

Abstract:
In the last few years in which the globalization increases the competition, customer
satisfaction has been one of the most decisive factors in this competition. In supplychain,
logistics and distribution which is the last process reaching the product or
service to customers has become the important field for factories. When it is reached
more customers and more quickly, then the satisfaction of the customers will be more.
However, factories has an objective to reduce their expenditures. In this competition,
the problems that are tried to make them better by big logistic and distribution factories
will be major and complicated. Providing fast and high-quality service and decreasing
the expenditures are the aims of these factories. In this study, a specific situation of
vehicle routing problem was discussed. In the solution of vehicle routing problem
which was restricted with certain demands of customers, a store clustering and vehicle
routing that decreases the expenditure have been tried to handle.
In this study, a solution approach which has two progressive stages was suggested.
Clustering and VRP problems were solved respectively. The proposed approach was
implemented on a supermarket to handle vehicle routing and clustering problems
under certain demand and capacity constraints. The proposed approach consists of
two methods to compare effectiveness of the methods. At the first one, clustering
approach was implemented by employing DBSCAN to solve vehicle routing problem.
Later, the DBSCAN improved with GA was implemented in order to solve same
problem. After completing clustering among branches of the company, travelling
salesmen problem was solved with employing branch and bound algorithm for each
cluster included main store. Both of these methods have been tested on a sample data
and the results have been compared with ANOVA test.