Çoklu depolu araç rotalama probleminin hibrid algoritmalar yöntemiyle çözülmesi
Solving multi-depot vehicle routing problems via hybrid algorithms
Yazar: GÜLŞEN APAK
Danışman: PROF. DR. SELÇUK ÇOLAK
Çukurova Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Araç yönlendirme problemi = Vehicle routing problem ; Hibrid algoritmalar = Hybrid algorithms ; Metasezgiseller = Metaheuristics

Özet:
Araç rotalama problemi, 60 yıla yakın bir süredir çalışılan konular arasındadır. Araç rotalama problemi 1959 yılında ilk defa Dantzig ve Ramser tarafından akademik bir çalışma olarak ortaya konmuştur (Dantzig ve Ramser, 1959). ARP, en basit haliyle, n adet müşteriye tam olarak hizmet sağlarken ortaya çıkan kısıtların göz önünde bulundurulduğu ve aynı zamanda maliyetin en aza indirgenmesinin amaçlandığı rotalama problemidir. Araç Rotalama Problemi, işletmelerde özellikle dağıtım kanallarında rota planlarının yapılması sırasında karşılaşılan ve lojistik maliyetlerini önemli ölçüde belirleyen, sıralama ve gruplamanın yapıldığı NP-zor kombinatoryal optimizasyon problemidir. Bu problemin çözümü için önerilen kesin ve sezgisel çözüm metotları vardır. ARP için en etkili sonuçlar veren algoritmalar ise metasezgisel algoritmalardır. 
Literatürde ARP'yi inceleyen çok sayıda araştırma yapılmış ve halen üzerinde çalışılan bir konudur. Bu çalışmalar çoğunlukla tek bir depoyu göz önünde bulundurmaktadır. ARP türlerinden Çoklu Depolu Araç Rotalama Problemi diğer türlere göre daha realistik bir durumu göz önünde bulundurur  (Crevier, Cordeau ve Laporte, 2007).  Bazı işletmeler yaptıkları işlere göre farklı lokasyonlarda bulunan müşterilerine tek bir depodan hizmet vermek yerine farklı konumlarda bulunan birden çok depodan hizmet verebilmektedir. Bu durumda Çoklu Depolu Araç Rotalama Problemi'nden söz edilir. Çalışmalarda geçmişten günümüze doğru geldikçe rotalama problemleri çözümü için metasezgisel yöntemlerin kullanımı artmıştır. Bu tez çalışmasında çoklu depolu araç rotalama problemini çözmek için metasezgisel yöntemlerden Genetik Algoritma ve Yapay Sinir Ağları ve bir kümeleme algoritması olan K-Means kullanılmıştır. Genetik Algoritma ve Yapay Sinir Ağlarında birbirinin eksikliklerini tamamlayan iki yapı mevcuttur. Genetik Algoritma yapısı gereği global taramada, Yapay Sinir Ağları ise yerel optimum sonuç bulmada etkin olup iki yöntem birleştirilerek daha yüksek performans sağlayan sonuçlar bulmak hedeflenmektedir. Bu yöntem bilinen kıyaslama problemleri üzerinde çalıştırılmış ve çoklu depolu araç rotalama problemi için uygulanmıştır.

Anahtar kelimeler: Araç rotalama problemi, çoklu depolu araç rotalama problemi, metasezgisel yöntemler, hibrid algoritmalar.

Abstract:
Vehicle Routing Problem (VRP) is one of the topics that has been working on nearly for 60  years. The vehicle routing problem was first introduced in 1959 by Dantzig and Ramser as an academic study (Dantzig and Ramser, 1959). VRP, in its simplest form, is the routing problem which aims to minimize the costs by taking arising constraints into account to provide full services to n assigned customers. The Vehicle Routing Problem is a NP-hard combinatorial optimization problem that is quite important for firms when planning route plans in distribution channels and it has an impact on logistics costs to a significant extent. There are exact and heuristic solution methods that are recommended for solving this problem. The algorithms that give the most effective results for VRP are metaheuristic algorithms. 
In the literature there are numerous researches have examined VRP and they continue to study on it. These studies often take a single depot into account. Between the VRP types, Multi-Depot Vehicle Routing Problem considers the most realistic situations than other types (Crevier, Cordeau and Laporte, 2007). Some companies may be able to serve from multiple depots in different locations instead of serving from a single depot to customers in different locations. In this case, these companies deal with MDVRP.  Chronologically applying to metaheuristic methods for solving routing problems has been increased. 
In this thesis, Genetic Algorithm, Artificial Neural Networks and K-Means clustering algorithm is used as Hybrid Algorithms to solve multi-depot vehicle routing. There are two structures that complement each other's deficiencies in this method: GA and ANN. Genetic Algorithm is effective in global search and ANN works better in local search. NeuroGenetic method aims to combine two methods to find higher performance results. This method has been applied to known benchmark to solve multi-depot vehicle routing problem.

Keywords: Vehicle routing problem, multi-depot vehicle routing problem, metaheuristic methods, hybrid algorithms.