Çok amaçlı aktarmalı taşıma probleminin bulanık melez evrimsel algoritma ile optimizasyonu
Optimization of the multi-objective transhipment problem with hybrid fuzzy evolutionary algorithm
Yazar: ALİ VARLI
Danışman: DOÇ. DR. NİHAN ÇETİN DEMİREL
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2013
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Tedarik optimizasyonu = Supply optimization ; Çok kriterli optimizasyon = Multi criteria optimization

Özet:
Talep parametreleri birbirinden farklı olabilen n adet mağaza veya depo konumuna sahip bir sistemi ele almaktayız. Mağazalar taleplerini karşılamak için periyodik olarak ürün sipariş etmek zorundadırlar. Mağazalar envanterlerini periyodik olarak gözden geçirip ürün tedarik ederler. Eğer mağazada stok azalırsa veya fazla stok bulunursa dengelemek için aktarmalı taşıma gerçekleştirilir. Depo konumları arasındaki aktarmalı taşımalar toplam maliyeti minimize etmek ve hizmet düzeyini maksimize etmek için kullanılır. Problemimizde karşılanması gereken amaçlarımız toplam maliyetin, tedarik gecikmelerinin ve kalite kaybının minimizasyonu, doluluk oranının ise maksimizasyonudur.
Problemi karmaşıklaştıran ve çözülmesini zorlaştıran en önemli etken birbiriyle çelişen birden fazla amaca sahip olması ve karar değişkenlerinin gürültülü olmasıdır. Evrimsel algoritmalar her iki durum için de etkin çözüm üretebilme yeteneğine sahip olduğundan bu problemin çözümü için uygun bir yöntemdir.
Problemin çözümü için güç Pareto evrimsel algoritması 2 (GPEA2)'ye dayanan bulanık melez bir evrimsel algoritma önermekteyiz. Önerilen algoritma, seçim operatörüne bulanık bir çıkarım sistemi ilave ederek algoritmanın performansını arttırmayı amaçlamaktadır. Deneysel çalışmalardan elde edilen sonuçlar, çok amaçlı aktarmalı taşıma problemi için önerilen bulanık melez evrimsel algoritma metodunun uygun çözümler sağladığını ve çok amaçlı problemlerin çözümünde etkin bir şekilde kullanılabileceğini ortaya koymaktadır. Bu yaklaşım en iyi çözümler kümesi arasından seçim yapmayı sağlayan Pareto optimal çözümler sunmaktadır. Ayrıca bu metot, Pareto optimal çözümler elde etmek için benzer çok amaçlı problemlere de uygulanabilir.

Abstract:
We consider a system with n stores or stocking locations, which may differ in their demand parameters. Stores have to order products periodically to fill up their demands. Stores review their inventory periodically and procure the product. If a store runs out of stock or has surplus inventories transshipment takes place here to reconcile. Transshipments between stocking locations are used to minimize total costs and maximize service levels. The objectives to be satisfied in our problem are the minimization of total costs, lead times, and quality deficiency while maximizing fill rates.
The reason that the problem becomes more complex and harder to solve is the nature of conflicting objectives and also the noisy decision variables. Evolutionary algorithms are able to propose efficient solutions in both cases, therefore it is convenient to use an evolutionary algorithm method.
We propose a hybrid fuzzy evolutionary algorithm based on the strength Pareto evolutionary algorithm 2 (SPEA2) method to solve the problem. The proposed algorithm employs a fuzzy inference system to the selection operator, in an attempt to improve the algorithm performance. Empirical results show that the proposed hybrid fuzzy evolutionary algorithm for the multi-objective transshipment problem produces appropriate solutions and can be efficiently used to solve multi-objective problems.
This approach provides Pareto optimal solutions which give the chance to choose from a set of best solutions. Furthermore, this method can also be applied to alike multi- objective problems to obtain Pareto optimal solutions.