Üç boyutlu kutu paketleme problemlerinin çözümünde metasezgisel algoritmaların kıyaslanması
A comparison of metaheuristic algorithms for solving three-dimensional bin packing problems
Yazar: AHSEN KÜÇÜK
Danışman: PROF. DR. EMRE İPEKÇİ ÇETİN
Akdeniz Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Ekonometri = Econometrics
Dizin: Metasezgiseller = Metaheuristics ; Optimizasyon = Optimization ; Optimizasyon teknikleri = Optimization techniques

Özet:
Çok boyutlu kutu paketleme problemleri, maliyetleri azaltmak ve tesislerle ekipmanların daha iyi kullanılmasını sağlamak için yük taşımacılığı ve tedarik zinciri sistemlerinin planlanmasında merkezi bir rol oynamaktadır. Yönetim süreçlerinde, operasyonel kararları desteklemek veya daha karmaşık stratejik karar süreçlerinin bir bileşeni olarak ortaya çıkarlar. Bu nedenle, büyük örneklerle başa çıkabilecek çözüm yöntemlerine ihtiyaç bulunmaktadır. 
	Bu doktora tezi, 3 boyutlu kutu paketleme problemlerinin çözümünde kullanılan meta sezgisel algoritmaların kıyaslanmasını amaçlamaktadır. Problemin çözümü için önerilen 8 sınıf, 32 alt grup ve 320 örnekten oluşan bir veri seti kullanılmıştır. Tezde, dört farklı meta sezgisel algoritma kullanılarak 3 boyutlu kutu paketleme problemlerinin çözümüne odaklanılmaktadır. Bu algoritmalar Ateş Böceği Algoritması, Guguk Kuşu Arama Algoritması, Tuna Balık Sürüsü Optimizasyonu ve Bal Porsuğu Algoritması olarak adlandırılmaktadır. Her bir algoritma, doğal davranışı taklit eden sürü zekası tabanlı optimizasyon yaklaşımları sunmaktadır. Tuna Balık Sürüsü Optimizasyonu ve Bal Porsuğu Algoritmasının daha önce kutu paketleme problemlerinde kullanılmamış olması sebebiyle literatüre katkı sağlanması hedeflenmektedir. Ateş Böceği Algoritması, Guguk Kuşu Arama Algoritması ise yaygın olarak bir ve iki boyutlu kutu paketleme problemlerine uygulandığından zorluk derecesi daha yüksek olan üç boyutlu problemin çözüm değerlerinin de katkı niteliği sağlayacağı düşünülmektedir.

Abstract:
Multi-dimensional bin packing problems play a central role in the planning of freight transportation and supply chain systems to reduce costs and improve the utilization of facilities and equipment. They arise as a component of operational decision support or as part of more complex strategic decision processes. Therefore, there is a need for solution methods capable of handling large instances.
This doctoral thesis aims to compare metaheuristic algorithms used in solving three-dimensional bin packing problems. A dataset consisting of 8 classes, 32 subclasses, and 320 instances is employed for the problem's solution. The thesis focuses on solving three-dimensional bin packing problems using four different metaheuristic algorithms: Firefly Algorithm, Cuckoo Search Algorithm, Tuna Swarm Optimization, and Honey Badger Algorithm. Each algorithm offers swarm intelligence-based optimization approaches that mimic natural behavior. Tuna Swarm Optimization and Honey Badger Algorithm contribute to the literature as they have not been previously applied to bin packing problems. The Firefly Algorithm and Cuckoo Search Algorithm, being commonly used for one and two-dimensional bin packing problems, are expected to provide valuable insights into the solution quality of the more challenging three-dimensional problem.