Depolama ve geri alma probleminin meta-sezgisel algoritmalarla çözümü
Solution of storage and retrieval problem with meta-heuristic algorithms
Yazar: HÜSEYİN YILMAZ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ADEM TUNCER
Yalova Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Metasezgiseller = Metaheuristics ; Otomatik depolama ve geri alma sistemleri = Automated storage and retrieval system ; Yapay arı kolonisi algoritması = Artificial bee colony algorithm

Özet:
Depo kaynaklarının verimli kullanılması, depoların daha yönetilebilir ve kullanışlı olmasını sağlayan önemli etkenlerden biridir. Ürün akışının daha hızlı gerçekleşmesini sağlayarak verimi arttırmaktadır. Ağırlık, hacim, ürün uyumluluğu gibi birçok kısıta sahip çok boyutlu depolarda, depolama ve geri alma süreci çözülmesi gereken karmaşık bir optimizasyon problemidir. Kısıtların sayısı düşünüldüğünde, depolama ve geri alma işlemlerinin geleneksel algoritmalarla çözümü yüksek efor gerektirmektedir. Meta-sezgisel algoritmalar, geleneksel algoritmalara göre daha kısa sürede kabul edilebilir çözümler sunmaktadır. Bu sebeple karmaşık optimizasyon problemlerinin çözümlenmesinde sıklıkla tercih edilmektedirler.
Bu tez çalışmasında, depolama ve geri alma problemini çözebilmek için popüler meta-sezgisel yöntemlerden olan genetik algoritma, yapay arı kolonisi algoritması ve genetik algoritmada bulunan çaprazlama ve elitizm süreçlerinin yapay arı kolonisine eklenmesiyle oluşturulan hibrit bir yöntem kullanılmıştır. Raflar arası en optimum yolun tercih edilmesi için A-yıldız algoritması kullanılmış, depo ortamının simule edilebilmesi için operasyonel kısıtlara sahip üç boyutlu bir depo tasarlanmıştır. Depo içerisinde ürün akışını modellemek için farklı sayılarda ürün içeren siparişlerden bir kısmı depolama talebi, diğerleri ise geri alma talebi olarak belirlenmiştir. 
Elde edilen sonuçlar meta-sezgisel yöntemlerin, operasyonel kısıtlara sahip çok boyutlu bir depoda, depolama ve geri alma problemine kısa sürede etkili çözümler üretebildiğini göstermektedir.

Abstract:
Efficient use of warehouse resources is one of the important factors that makes them more manageable and useful. It increases efficiency by ensuring a faster flow of product. In multi-dimensional warehouses with many restrictions such as weight, volume, product compatibility, etc., the storage and retrieval processes are complex optimization problems that need to be solved. Considering the number of constraints, the solution of storage and retrieval operations with traditional algorithms requires high effort. Meta-heuristic algorithms provide acceptable solutions in less time than traditional algorithms. For this reason, they are often preferred in solving complex optimization problems.
In this thesis, the genetic algorithm, the artificial bee colony algorithm, which are the popular meta-heuristic methods, and a hybrid algorithm by adding the crossover and elitism processes in the genetic algorithm to the artificial bee colony were used in order to solve the storage and retrieval problem. The A-star algorithm was used to choose the optimum route between shelves, and a three-dimensional warehouse with operational constraints was designed to simulate the warehouse environment. In order to model the product flow in the warehouse, some of the orders containing different numbers of products were determined as storage demands and others as retrieval demands.
The results show that meta-heuristic methods can quickly produce effective solutions to the storage and retrieval problem in a multidimensional warehouse with operational constraints.