Dinamik tam kamyon yüklü araç rotalama probleminin ajan tabanlı yaklaşım ile çözülmesi
Solving dynamic full truckload vehicle routing problem using an agent-based approach
Yazar: SELİN ÇABUK
Danışman: PROF. DR. RIZVAN EROL
Çukurova Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Günümüzün karmaşık ve dinamik taşıma ağlarında artan enerji maliyetleri ve çevresel etkiler nedeniyle ürünlerin veya hammaddelerin noktalar arasında en düşük maliyeti sağlayacak şekilde optimum araç atama ve rotalama kararları ile gerçekleştirilmesi büyük bir önem arz etmektedir. Dinamik ve stokastik koşullara  göre araç rotalama probleminin hem matematik modelleme hem de çözüm karmaşıklığı bakımından ciddi zorlukları barındırdığı bilinen bir gerçektir. 
Bu çalışmada, dinamik tam kamyon yüklü araç atama ve rotalama probleminin özel bir varyantı ele alınmıştır.  Bu amaçla, lojistik sektöründe sıvı taşımacılığı yapan büyük ölçekli bir araç filosuna sahip bir firmanın süreçleri kapsamlı  bir şekilde incelenmiş ve yükleme/boşaltma zaman penceresi, farkllı işlevli noktalar, heterojen filo, çoklu depo, çok seferli taşıma, çoklu dorse tipi, çoklu yük tipi ve seferler arası hazırlık süresi gibi özellikleri de içeren literatürdeki benzer problemlerden farklı özgün bir problem formülasyonuna ulaşılmıştır. Bu dinamik optimizasyon probleminin çözümü için çoklu akıllı ajan yaklaşımı seçilmiş ve amaca uygun ajan tasarımları, araç atama ve rotalama algoritmaları geliştirilmiştir. Geliştirilen yaklaşımın performansını incelemek amacıyla, farklı çeversel koşullar (sistem sıkışıklık oranı, çok seferli talep oranı) ve farklı algoritma parametre seviyeleri (cevap verme süresi, takas mekanizmasının aktif olup olmaması) altında simülasyon deneyleri yapılarak senaryo analizi gerçekleştirilmiştir. Simülasyon deneyleri sonucunda, geliştirilen algoritmaların makül sürelerde dinamik koşullara cevap verebilen etkin çözümler üretebildiği görülmüştür. Ayrıca, gelen taşıma taleplerine uzun cevap verme süresinin uygulanması ve araçlara önceden yapılan sefer atamalarının gerektiğinde takas mekanizması ile değiştirilmesine izin verilmesi halinde maliyetlerde, karlılıkta, araç doluluk oranlarında ve talep kabul oranlarında ciddi düzeyde iyileşme sağlandığı görülmüştür.

Abstract:
In today's complex and dynamic transportation networks due to increasing energy costs and adverse environmental impact, it is crucial to transport goods or raw materials across a network in such a way that all vehicle assignment and routing decisions are taken to minimize all related costs. Vehicle routing problems under dynamic and stochastic conditions are known to be very challenging in both mathematical modeling and computational complexity.
In this study, a special variant of the full truck load vehicle assignment and routing problem is investigated. For this purpose, first, a detailed analysis of the processes in a liquid transportation logistics firm with a large fleet of tanker trucks is conducted. Then, a new original problem with distinctive features as compared to the similiar studies in the literature, which includes loading/loading time windows, nodes with different fuctions(loading/unloading, washing facility, parking) heterogen trucks,  multiple trips, multiple trailer types, multiple load types and setup times between changing load types is formulated.
An intelligent multi-agent based approach is selected to solve this dynamic optimization problem along with the development of appropriate agent designs, vehicle assignment and routing algorithms. In order to assess the performance of the proposed approach under varying environmental conditions (e.g., system congestion ratio, ratio of  orders with multiple trips) and different algorithmic parameter levels (e.g., latest response time to orders, whether swap option is active or inactive),  a detailed scenario analyisi is conducted based on a set of designed simulation experiments. As a result of these simulation runs, it is found out that the developed algorithms are able to provide good and efficient solutions responding to dynamic conditions. Furthermore,  using longer latest response times and activating the swap mechanism appear to have a very significant positive impact on the relavent costs, profitability, ratios of loaded trips over the total distance travelled, and the acceptance ratios of customer demand.