Çok amaçlı bulanık transport probleminin genişleme prensibiyle çözülmesi
Solving multiobjective fuzzy transportation problem with extension principle
Yazar: BAŞAK GÖZDE UĞUR
Danışman: YRD. DOÇ. DR. NİHAN ÇETİN DEMİREL
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2006
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Bulanık mantık = Fuzzy logic ; Bulanık programlama = Fuzzy programming ; Bulanık ulaştırma = Fuzzy transportation

Özet:
Günümüzde deterministik parametrelere sahip, arz ve talep miktarı kısıtlı transportmodellerinin yerini bulanık parametrelere sahip, üç veya daha fazla kısıtlı modelleralmaktadır.Bu çalısmada, amaç katsayıları ve kısıt parametreleri bulanık sayı olan çok amaçlı transportproblemi ele alınmıstır. Amaçlar toplam transport maliyetini ve toplam transport süresiniminimize etmektir. Kısıtlar ise; fabrikaların üretim kapasiteleri, depoların talep miktarları,depoların bütçeleri ve tasıtların tasıma kapasiteleridir.Çözüm prosedürü, amaçların ayrı ayrı genisleme prensibiyle çözüldügü ve uzlasık çözüm içinbulanık programlamanın kullanıldıgı iki basamaktan olusmaktadır. Amaçların genislemeprensibiyle çözümüyle amaç degerlerinin yaklastırılmıs üyelik fonksiyonları bulunmus,bulanık amaç degerleri elde edilmistir. Amaçların uzlasık çözümünü bulmak için ilk öncebütün parametreler ve amaç degerleri sentroid yöntemiyle durulastırılmıs, ardından bulanıkprogramlama yaklasımı kullanılmıstır.Önerilen çözüm prosedürünü göstermek için, veteriner ilaç ve premiksleri üreten Topkim A.S.ve Biyoteknik A.S.'de bir vaka çalısması yapılmıstır. Problem bu firmaların ortak birmamülünün Türkiye'deki onbes depoya, iki farklı kapasiteye sahip tasıtla tasınmasıseklindedir. Prosedürün uygulanmasının sonucunda toplam transport maliyetinin yaklasıkolarak 11880 Yeni Kurus, toplam transport süresinin yaklasık olarak 248 Saat çıktıgıgörülmüstür.Genisleme prensibinin avantajı, karar vericinin her amaç için degisik olasılık seviyelerindeolusabilecek aralık degerlerini ve olması en muhtemel degerleri görebilmesidir. Fakat amaçfonksiyonunda bulanık katsayı olmadıgı durumda model bu yöntemle çözülememektedir.Ayrıca kısıtların çok oldugu durumlarda modeli kurmak uzun zaman almaktadır. Bununlabirlikte bulanık programlama ile çok amaçlı problemlerin çözümünün basit oldugusöylenebilir.Anahtar Kelimeler: Çok amaçlı bulanık transport problemi, bulanık mantık, genislemeprensibi, bulanık programlama.

Abstract:
Nowadays, transportation models which have deterministic parameters with supply anddemand constraints are replaced with the models which have fuzzy parameters with three ormore constraints.In this study, a multiobjective transportation problem where the objective coefficients andconstraint parameters are fuzzy numbers is discussed. Objectives are minimizing the totaltransportation cost and total transportation time. Constraints are, production capacities offactories, demand quantities of warehouses, budgets of warehouses and carrying capacities ofconveyances.Solution procedure contains two steps which are solving objectives separately with extensionprinciple and using fuzzy programming for the compromise solution. With solving objectivesby extension principle, approximated membership functions of objective values were found,fuzzy objective values were derived. In order to find the compromise solution of objectives,first all of the parameters and objective values were defuzzified with the centroid method,then fuzzy programming approach was used.A case study was done in veterinary medicine producing firms Topkim and Biyoteknik toillustrate the proposed solution procedure. The problem is transportation of these firms?common product to fifteen warehouses in Turkey by two vehicles which have differentcapacities. After applying the procedure it was seen that total transportation cost occured atapproximately 11880 New Kurus, total transportation time occured at approximately 248hour.The advantage of extension principle is that decision maker can see the interval values atdifferent possibility levels and the values most likely to occur for every objective. Howeverwhen there isn?t any fuzzy coefficient in the objective function, the model can not be solvedwith this method. Besides, in the conditions where there are so many constraints, setting upthe model takes long time. In addition to this, it can be said that solving multiobjectiveproblems with fuzzy programming is simple.Keywords: Multiobjective fuzzy transportation problem, fuzzy logic, extension principle,fuzzy programming.