Karınca koloni algoritması ile uygun araç rotasının belirlenmesi
Determination of the appropriate vehicle route with ant colony optimization
Yazar: KÜBRA BAŞKALAYCI
Danışman: DOÇ. DR. DOĞAN ÖZGEN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Günümüzde gittikçe artan maliyetler problem haline gelmektedir. Maliyetlerin azaltılması verimlilik artışında büyük önem arz etmektedir. Lojistik alanının başlıca unsuru budur. Araç rotalama problemlerinde amaç kat edilen mesafenin kısaltılarak maliyetin azalmasını sağlamaktır. Gezgin satıcı problemi (GSP) araç rotalama probleminin (ARP) bir alt çeşidi olarak karşımıza çıkar. Gezgin Satıcı Problemi, satıcının bir noktadan başlayarak rotasındaki tüm noktaları aynı rotaya tekrar uğramamak kaydıyla en kısa yol uzunluğuyla tamamlamasıdır. Bu problemlere çözüm olarak genelde metasezgisel yöntemler kullanılmaktadır. Bu çalışma kapsamında ise çözüm olarak; doğadan ilham alan ve kendine özgü feromon adı verilen sıvı sayesinde en kısa yolu bulmasını sağlayan karıncalardan esinlenilen, karınca koloni algoritmasına yer verilmiştir. Bu kapsamda İstanbul'un birçok noktasına dağıtım sağlayan İstanbul Halk Ekmek (İHE) verileri kullanılmıştır.  Bu çalışmanın amacı ise karınca koloni optimizasyonuyla dağıtım araçlarının büfe ve bayilere ulaşmasında en kısa yolu kullanarak rota hesaplaması yapılmasıdır. Dağıtım birden fazla araç ile birçok noktaya ve gün içerisinde birden fazla yapılmaktadır. Çalışma kapsamında ilk olarak fabrikanın dağıtımında sorumlu olduğu büfe ve bayi koordinatları ele alınarak harita üzerinde belirli dağıtım bölgeleri oluşturulmuştur. Her bir bölge kapsamında dağıtım aracının tahsisi düşünülmüş ve bu bölgeler için MATLAB uygulaması üzerinde karınca koloni optimizasyonu kodlaması yapılarak uygun rotalar elde edilmiştir. Daha sonra mevcut uzaklık durumuyla karşılaştırmalara yer verilmiştir. Sonuç olarak günlük dağıtım rotaları elde edilerek probleme optimum çözüm aranmıştır.

Anahtar kelimeler: Araç rotalama, karınca koloni optimizasyonu, metasezgisel yöntemler

Abstract:
The increasing costs in today's world are becoming a significant problem. Reducing costs holds great importance in increasing productivity, and this is the main element of the logistics field. In vehicle routing problems, the goal is to minimize costs by shortening the traveled distance. The Traveling Salesman Problem (TSP) emerges as a subset of the Vehicle Routing Problem (VRP). The Traveling Salesman Problem requires the salesman to start from one point and complete all points on his route with the shortest path length, without revisiting the same point. Generally, metaheuristic methods are used as solutions to these problems. In the scope of this study, a solution inspired by nature and ants, using a substance called pheromone to find the shortest path, is presented as the Ant Colony Algorithm. In this context, data from İstanbul Public Bread, which provides distribution to many points in Istanbul, has been utilized. This study aims to perform route calculations for distribution vehicles to reach kiosks and dealers using the Ant Colony Optimization, thereby finding the shortest path. Distribution is carried out to multiple points with multiple vehicles and multiple times within a day. Within the scope of the study, initially, specific distribution regions were created on the map by considering the coordinates of the kiosks and dealers for which the factory is responsible for distribution. The allocation of distribution vehicles for each region was contemplated, and suitable routes were obtained by implementing Ant Colony Optimization coding on the MATLAB application for these regions. Subsequently, comparisons were made with the existing route-less situation. Ultimately, daily distribution routes were obtained, and an optimal solution to the problem was sought.

Keywords: Vehicle routing, ant colony optimization, metaheuristic methods