Zaman pencereli araç rotalama probleminin geliştirilmiş yapay arı kolonisi ve ateş böceği algoritmaları ile çözümü
Solving the time window vehicle routing problem with improved artificial bee colony and firefly algorithms
Yazar: NAZİFE ŞAHİN MACİT
Danışman: DOÇ. DR. YUSUF ŞAHİN
Burdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Algoritmalar = Algorithms ; Araç yönlendirme problemi = Vehicle routing problem ; Ateşböceği algoritması = Firefly algorithm ; Yapay arı kolonisi algoritması = Artificial bee colony algorithm

Özet:
Günümüzde şirketler, rekabet ortamında kârlılığı sürdürme ve artırma konusunda zorluklarla karşı karşıyadır. Şirketlerin böyle bir ortamda rekabet avantajı elde etmesi ve kârlılıklarını ilerletmesi için şirket yönetiminin lojistik alanında yenilikçi stratejiler araması ve uygulaması gerekmektedir. Müşterilere ihtiyaç duydukları ürün ve hizmeti zamanında, istenilen yerde teslim edebilmek için lojistik yönetimindeki gelişmeleri yakından takip etmesi firmaların prestiji için çok önemli ve hayatidir. Ayrıca müşterilerin ihtiyaçlarını karşılarken, maksimum kâr ve minimum maliyet ile kendi personeli için daha iyi çalışma platformları sağlamak şirketlerin temel amaçlarıdır. Bu nedenle şirketler, lojistik alanında önemli bir yere sahip olan araç rotalama problemleri ile ilgili çalışmalara odaklanmaktadır. Lojistik şirketleri için nakliye maliyetlerini düşürmede, hizmet kalitesini ve verimliliğini artırmada geniş kapsamlı bir öneme sahip olan araç rotalama problemleri NP-zor problemler olarak sınıflandırılır. Bu nedenle bu problemlerin kesin optimizasyon yöntemleri ile makul bir sürede çözümü problem boyutu arttıkça zorlaşmaktadır. Genellikle sezgisel ve metasezgisel yöntemler kullanılarak en uygun çözüm bulunmaya çalışılır. Bu çalışmada, araç rotalama probleminin bir uzantısı olan zaman pencereli araç rotalama problemi ele alınmıştır. Probleme uygun çözümü bulmak için metasezgisel yöntemlerden olan Yapay Arı Kolonisi ve Ateş Böceği Algoritmaları önerilmiştir. Yapay Arı Kolonisi Algoritması'nda başlangıç ve kâşif arı evresindeki yiyecek kaynakları (çözümler) en yakın komşu sezgiseli ile oluşturulurken; işçi arı ve gözcü arı evresindeki komşu yiyecek kaynakları ekleme, yer değiştirme ve alt diziyi rastgele ekleme operatörleri ile oluşturulmuştur. Ateş Böceği Algoritması'nda başlangıç ateş böcekleri en yakın komşu algoritması ile yeni ateş böcekleri ise ekleme, yer değiştirme ve 〖2-opt〗^* operatörleri yardımıyla belirlenmiştir. Önerilen çözüm yöntemlerin etkinliğini araştırmak için bilinen 58 test problemi ile deneyler yapılmış ve ortaya çıkan sonuçlar önceki çalışmalar ile karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak çözüm kalitesi (uygunluk değeri) ve araç sayısı bakımından en iyi sonuçlar Yapay Arı Kolonisi Algoritması yöntemi ile elde edilirken; çözüm süresi açısından en iyi sonuç ise Ateş Böceği Algoritması ile sağlanmıştır.

Abstract:
Today, companies face difficulties sustainable and increasing profitability in a competitive environment. In order for companies to gain competitive advantage and improve their profitability in such an environment, company management needs to seek and implement innovative strategies in the field of logistics. It is very important and vital for the prestige of the companies to closely follow the developments in logistics management in order to deliver the products and services they need to the customers on time and at the desired location. In addition, while meeting the needs of customers, providing better working platforms for their own staff with minimum cost and maximum profit is the main purpose of companies. For this reason, companies focus on studies related to vehicle routing problems, which have an important place in the field of logistics. Vehicle routing problems, which have a wide-ranging importance in reducing transportation costs and increasing service quality and efficiency for logistics companies, are classified as NP-hard problems. Therefore, the solution of these problems with precise optimization methods in a reasonable time becomes more difficult as the problem size increases. Generally, the most suitable solution is tried to be found by using heuristic and metaheuristic methods. In this study, the time window vehicle routing problem, which is an extension of the vehicle routing problem, is discussed. Artificial Bee Colony and Firefly Algorithms, which are metaheuristic methods, have been proposed to find the appropriate solution to the problem. In the Artificial Bee Colony Algorithm, food sources (solutions) in the initial and scout bee stages, with the Nearest Neighbor heuristic; neighboring food sources in the worker bee and onlooker bee stages were created with the operators of insertion, replacement and random insertion of the subset. In the Firefly Algorithm, the initial fireflies were determined by the Nearest Neighbor algorithm, and the new fireflies were determined by the insertion, replacement and 〖2-opt〗^*operators. In order to investigate the effectiveness of the proposed methods, experiments were carried out with 58 known test problems and the results were compared with previous studies. As a result, Artificial Bee Colony Algorithm method provided the best results in terms of solution quality and number of vehicles. The best result in terms of solution time was obtained with the Firefly Algorithm.