Yeşil eşzamanlı topla dağıt araç rotalama problemiiçin bir hiper sezgisel algoritma
A hyper heuristic algorithm for green simultaneous pickup anddelivery problem
Yazar: BÜŞRA OLGUN
Danışman: PROF. DR. FULYA ALTIPARMAK
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
İşletmeler günümüzün rekabetçi koşullarında ayakta kalabilmek için maliyetlerinin önemli
bir parçası olan lojistik maliyetlerini azaltmaya çalışmaktadırlar. Bu durum, işletmeleri
lojistik faaliyetlerini daha etkin bir şekilde sürdürmenin yollarını aramaya zorlamaktadır.
Araç rotalama problemi (ARP), bir grup müşterinin taleplerini karşılamak için sınırlı sayıda
aracın bir veya birden fazla amacı eniyileyecek şekilde rotalanması olarak tanımlanır.
Lojistik faaliyetlerde, tesislerden müşterilere dağıtım yapmanın yanısıra müşterilerden
tesislere ürün toplamak da söz konusu olabilmektedir. Bu tezde, müşterilerin toplama ve
dağıtım taleplerinin eşzamanlı karşılandığı ARP dikkate alınmıştır. Bu problem literatürde
eşzamanlı topla-dağıt ARP (ETDARP) olarak bilinir. Son zamanlarda çevresel problemlere
olan farkındalığın artması ve lojistik faaliyetlerde kullanılan araçların zararlı gaz salınımları,
ARP'de çevresel etkilerin göz önüne alınmasını gerekli kılmıştır. Bu tezde ele alınan
ETDARP için yakıt tüketimi maliyetinin enazlanması amaçlanmış ve problem yeşil
ETDARP (Y-ETDARP) olarak adlandırılmıştır. Y-ETDARP'ın çözümü için öncelikle
literatürden bir matematiksel model uyarlanmıştır. Problem, NP-zor problemler sınıfında yer
almaktadır. Bu nedenle, orta ve büyük boyutlu Y-ETDARP'ın çözümü için iteratif yerel
arama ve değişken komşu iniş tabanlı bir hipersezgisel algoritma (İYA_HS) geliştirilmiştir.
İYA_HS ile farklı boyuttaki Y-ETDARP çözülmüş ve toplam yakıt tüketimi maliyetinde
%3,16 azalma sağlanmıştır. Ayrıca, literatürde ETDARP için geliştirilmiş olan sezgisel
algoritmalar ile İYA_HS çözüm kalitesi ve çözüm zamanı açısından karşılaştırılmış ve bu
algoritmalar ile benzer performansa sahip olduğu görülmüştür.

Abstract:
Companies are looking for ways to reduce their logistics costs which is an important part of
operating costs in order to survive in today's competitive conditions. This has forced firms
to look for ways to maintain their logistics activities more effectively. Vehicle routing
problem (ARP) is defined as routing the limited number of vehicles to meet the demands of
a group of customers to optimize one or more specific objectives. In logistics activities, it is
possible to collect products from customers to facilities as well as distribution from facilities
to customers. In this thesis, we studied ARP where collection and distribution requests of
customers were met simultaneously. This problem is known as simultaneous pickup and
delivery VRP (SPDVRP) in the literature. Recently, increased awareness of environmental
issues and the harmful gas emissions of the vehicles used in logistics activities have
necessitated consideration of environmental impacts in vehicle routing problems. The aim
of this study is to minimize the cost of fuel consumption for SPDVRP and the problem was
named as green SPDVRP (G-SPDVRP). Firstly a mathematical model was adapted from the
literature to solve the G-SPDVRP. The problem is in the class of NP-hard problems.
Therefore, an iterative local search and variable neighborhood descent based hyper heuristic
(ILS_HH) has been developed to obtain solutions for medium and large scale G-SPDVRPs.
The developed ILS_HH algorithm provides a reduction of the total cost of consumption for
G-SPDVRP by 3.16%. In addition, ILS_HH and the heuristic algorithms developed for
SPDVRP in the literature are compared in terms of solution quality and solution time, and
similar performance is observed with these algorithms.