Talep belirsizliği altında kapasite kısıtlı yer seçimi ve araç rotalama problemi için hibrit sezgisel bir çözüm önerisi
A hybrid heuristic solution proposal for capacitated location routing problem under demand uncertainty
Yazar: ENGİN PEKEL
Danışman: DOÇ. DR. SELİN SONER KARA
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2018
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Günümüzde, firmalar dağıtım veya depolama merkezi üzerinden müşterilerine en az maliyetle hizmet vermeyi amaçlamaktadır. Bu çalışma kapsamında, Kapasite Kısıtlı Yer Seçimi ve Araç Rotalama (KKYSAR) problemi için Değişken Komşuluk Arama (DKA) ve Evrimsel Yerel Arama (EYA) algoritmalarını birleştiren ve DKAxEYA olarak adlandırılan yeni bir hibrit metot önerilmektedir. KKYSAR problemi açılacak depoların belirlenmesi, müşteri ve araçların her bir açık depoya atanması ve müşteri taleplerini karşılayacak rotaların uygulanmasını içermektedir. Önerilen sezgisel yöntem, deterministik bir yapıya sahip olan yedi farklı komşuluk yapısından ve EYA algoritmasından oluşmaktadır. Dahası, önerilen algoritmanın performansı, literatürde bulunan veri setleri üzerinden en etkili sezgiseller ile karşılaştırılmıştır. Sonuçlar, DKAxEYA algoritmasının yedi farklı etkili çözüm üreten sezgisel yöntemleri göz önüne alındığında, hem ortalama fark olarak iyi sonuçlar hem de iki tane en iyi sonuç verdiğini göstermektedir.
Ayrıca çalışma kapsamında, Bulanık Kapasite Kısıtlı Yer Seçimi ve Araç Rotalama (BKKYSAR) problemi önerilen DKAxEYA algoritması kullanılarak çözülmüştür. Müşteri talepleri bulanık, müşteri ve depolar arasında seyahat süresi deterministik olarak değerlendirilmiştir. Örnek olayda en düşük çok amaçlı maliyeti vermesi için heterojen ve homojen filo tipleri beraber uygulanmıştır. Çok amaçlı maliyet fonksiyonu ulaştırma maliyeti, ek maliyet, araç bekleme maliyeti ve gecikme maliyetinden oluşmaktadır. Bulanık bir şans kısıtı programı güvenilirlik teorisi kullanılarak modele eklenmiştir. Önerilen metot dört aşama uygulayarak çözüme ulaşmaktadır. İlk aşamada, Açgözlü sezgisel metodu kullanılarak başlangıç çözümü elde edilmekte ve sonra yedi farklı komşuluk yapısından meydana gelen DKA algoritması ikinci aşamada çözüm kalitesini iyileştirmek için uygulanmaktadır. Üçüncü aşamada, bir çeşitlendirme yöntemi EYA algoritması kullanılarak iyileştirilmiş çözüme uygulanmakta ve sonra DKA sezgiseli son aşamada tekrar uygulanmaktadır. DKAxEYA algoritması 57 müşteri ve 5 dağıtım noktası olan örnek bir olaya uygulanmaktadır.

Abstract:
Nowadays, companies aim to service their customers via distribution center or depot at minimum cost. In this study, a new hybrid heuristic algorithm is proposed to solve the Capacitated Location Routing Problem (CLRP), which combines Variable Neighborhood Search (VNS) and Evolutionary Local Search (ELS) and named DKAxEYA. The CLRP problem consists of determining the depots to be opened, the customers and the vehicles to be assigned to each open depot, and the routes to be performed to meet the demand of the customers. The proposed heuristic algorithm includes a deterministic VNS that consists of seven different neighborhoods and ELS. Further, the proposed algorithm's performance is experimentally compared with number of the most effective heuristics proposed for the solution of the CLRP, on the benchmark instances from the literature. The computational results show that DKAxEYA provides both good average solutions and two best solutions considering the seven different effective heuristics within reasonable computing time.
Besides, a Fuzzy Capacitated Location Routing Problem (FCLRP) is solved by using a heuristic method that combines DKAXEYA. Demands of the customer and travel times between customers and depots are considered as fuzzy and deterministic variables, respectively in FCLRP. Heterogeneous and homogeneous fleet sizes are performed together to reach the least multi-objective cost in a case study. The multi-objective cost consists of transportation cost, additional cost, vehicle waiting cost and delay cost. A fuzzy chance constrained programming model is added by using credibility theory. The proposed method reaches the solution by performing four stages. In the first stage, initial solutions are obtained by using a greedy heuristic method, and then VNS heuristic, which consists of seven different neighborhood structures, is performed to improve the solution quality in the second stage. In the third stage, a perturbation procedure is applied to the improved solution using ELS algorithm, and then VNS heuristic is applied again in the last stage. DKAxEYA algorithm is applied to a case study, which has 57 customers and 5 distributing points, effectively in a reasonable time.