Elektrikli ticari araçlarda rotalama ve şarj istasyonu kuruluş yeri seçimi optimizasyonu
Optimizing the routing and charging station installation location for electric commercial vehicles
Yazar: İPEK ÖZENİR
Danışman: DOÇ. DR. BEHİYE GÜLSÜN NAKIBOĞLU
Çukurova Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / İşletme Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Araç yönlendirme problemi = Vehicle routing problem ; Elektrikli araçlar = Electric vehicles ; Optimizasyon = Optimization ; Ticari araçlar = Commercial vehicles ; Yer seçimi = Location selection ; Yer seçimi problemi = Site selection problem ; Yeşil lojistik = Green logistic ; Yönlendirme = Routing ; Şarj istasyonları = Charging stations

Özet:
Günümüzde yeşil sektör olma yolunda ilerleyen, özellikle kapıdan kapıya taşımacılık hizmeti sunması sebebiyle en çok tercih edilen ve en yaygın kullanılan taşıma türü olan karayolu taşımacılığında, çevreye daha az zarar verecek araçlar kullanılması yönünde bir eğilim söz konusudur. Alternatif yakıtlı araç olarak tanımlanan bu araçlardan biri de elektrikli ticari araçlardır. Ancak popülaritesi gün geçtikçe artan bu araçların yaygınlaşmasının önünde bazı engeller bulunmaktadır. Araçların sahip oldukları sınırlı menzil, uzun şarj süreleri, şarj istasyonu sayısının az olması, araç satın alma maliyetlerinin yüksek olması bu engellerden bazılarıdır. 
Bu sebeple tez çalışmasında lojistik ve optimizasyonunun temel konularından olan araç rotalama ve yer seçimi problemleri eş zamanlı olarak Elektrikli Araç Yer Seçimi-Araç Rotalama Problemi başlığı altında elektrikli ticari araçlar için ele alınmıştır. Çalışmada enerji tüketimi, batarya aşınması ve sürücünün çalışma süresi gibi kısıtlar diğer çalışmalardan farklı olarak bir araya getirilerek, elektrikli ticari araçlar için araç rotalarının, şarj istasyonu konumlarının ve şarj istasyonlarının türlerinin belirlenmesi amaçlanmıştır.
Problem Karma Tamsayılı Nonlineer Kısıtlı Optimizasyon Modeli olarak modellenmiş, araç satın alma maliyeti, seyahat maliyeti ve araç şarj etme maliyetinin toplamının minimizasyonu amaçlanmıştır. Problemin çözümü için Schneider, Stenger ve Goeke (2014) tarafından geliştirilen veri seti kullanılmıştır. Problem boyutunun büyük olması ve nonlineer kısıt içermesi sebebiyle problemin kesin çözüm yöntemleri ile çözümü elde edilemediğinden çözüm için metasezgisel yöntemlerden biri olan Genetik Algoritma yöntemi kullanılmıştır. 
Mevcut çalışmalar incelendiğinde, problemin birçok kısıtı bir araya getirmesi, genetik algoritma kullanılarak çözülmüş bir probleme rastlanılmamış olması, Türkçe literatürde bu konuda yapılan çalışma sayısının az olması sebepleriyle literatüre katkıda bulunulacağı düşünülmektedir.
Elde edilen sonuçlar incelendiğinde önerilen genetik algoritmanın çözüm süresi açısından makul sürelerde çözüm verdiği, gerçekçi enerji tüketim fonksiyonu kullanıldığından enerji tüketiminin daha az olduğu ortaya çıkarılmıştır. Ayrıca matematiksel modelde araç sayısı kısıtlanmamasına ve eklenen farklı kısıtlara rağmen küçük boyutlu örnek problemlerde kesin yöntemlerle çözümle kıyaslandığında birçok problemde aynı sayıda veya daha az sayıda araç çıkarıldığı gözlemlenmiştir. Problemde şarj istasyonu yeri olarak müşterilerin konumları da seçilebildiğinden, çözümde şarj istasyonu konumu olarak çoğunlukla müşteri konumlarının seçildiği görülmüştür.

Abstract:
Land transport, the most preferred and widely used type of transport especially as it offers door-to-door transportation services, is on its way to becoming a green sector; and today, there is a tendency in this sector towards using vehicles that will be less harmful to the environment. One of these vehicles defined as alternative fuel vehicles is electric commercial vehicles. Although their popularity is increasing day by day, there are some obstacles that prevent them from becoming widespread. Some of these obstacles are the vehicles' limited range in terms of the distance they can go, their long charging time, the low number of charging stations, and the high cost of purchasing these vehicles.
This thesis therefore examines two of the main topics of logistics and optimization, i.e., vehicle routing and location selection problems, for electric commercial vehicles both in terms of Electric Vehicle Location-Routing Problem. Differing from other studies, this study aims to determine vehicle routes, charging station locations and types of charging stations for electric commercial vehicles by bringing together constraints such as energy consumption, battery wear and tear, and drivers' working hours.
The problem is modeled as a Mixed-Integer Nonlinearly Constrained Optimization Model, and the aim has been determined as minimizing the sum of vehicle purchasing cost, travel cost and vehicle charging cost. In order to solve the problem, the data set developed by Schneider, Stenger, and Goeke (2014) is used. Since the problem is large-sized and contains nonlinear constraints, it cannot be solved using exact solution methods; therefore, the study uses the Genetic Algorithm method, which is a metaheuristic method.
Based on an examination of the existing surveys, it is believed that the study will prove successful in contributing to the literature since the problem incorporates many constraints, since no other study has been encountered that solves the problem using genetic algorithm, and since the number of studies on this subject within the Turkish literature is quite low.
When we examine the study results, we see that the proposed genetic algorithm offers a solution within a reasonable time, and the energy consumption is less since a realistic energy consumption function is utilized. Furthermore, although the number of vehicles was not limited in the mathematical model, it has been observed that in comparison to the optimization-oriented solution, in most small-sized sample problems, the route can be completed with the same number of vehicles or less. Since the problem allows charging stations to be installed at customers' locations, decisions have been made in this direction when solving the problem, which reduced the completion time of the route. It is observed that mostly fast charging stations are installed in the solution. When similar studies are examined, it is seen that the decision to install fast charging stations in order to meet the time window constraint is compatible with the rest of the literatüre.