Bir lojistik dağıtım ağının genetik algoritma ile yeniden tasarlanması
Re-design of a logistics distribution network with genetic algorithm
Yazar: AHMET MERT CAM
Danışman: DOÇ. DR. NEZİR AYDIN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Dağıtım şebekeleri = Distribution networks ; Genetik algoritmalar = Genetic algorithms ; Lojistik = Logistics ; Tedarik zinciri = Supply chain

Özet:
Lojistik yönetimi, özellikle ticaretin küreselleşmesi ve endüstriyel döngülerin hızlandığı bir ekonomik ortamda, ekonomik rekabet gücü, zaman ve hizmet kalitesi açısından hedeflerine ulaşmak isteyen herhangi bir şirket için stratejik bir konu haline gelmiştir. İş performanslarını iyileştirmek için giderek daha fazla optimizasyon stratejileri uyguladıklarından şirketler için verimli karar vermenin önemli bir bileşeni lojistik yönetimi olmuştur. Bu gelişmeler, teknolojik alt yapıların gelişmesi, ticaret akışlarının artan karmaşıklığı, artan rekabet ve sürdürülebilir kalkınmadan kaynaklanan ekonomi eğilimlerden etkilenmiştir. Bu nedenle lojistik ağların tasarımı ve planlaması hem işletmeler hem de araştırmacılar için giderek daha önemli hale gelmiştir. Lojistik dağıtım ağı tasarımı, yönetim, strateji, lojistik, yöneylem araştırması gibi disiplinlerin kesişim noktasındadır. Bu çalışmada, gönderilerin üreticilerin bulunduğu şehirlerden perakendecilerin bulunduğu şehirlere, doğrudan veya yerleri model tarafından belirlenecek olan bir dizi dağıtım merkezi aracılığıyla dağıtıldığı bir deterministik model oluşturulmuştur. Her varış şehrine sadece bir dağıtım merkezi atanırken, her dağıtım merkezi birden fazla varış şehrine hizmet verebilmektedir. Model, dağıtım merkezlerinin nereye yerleştirileceğine karar vermekte ve lojistik işletme maliyetini en aza indirmeyi amaçlamaktadır. Model, her bir dağıtım merkezi için kapasite kısıtını dikkate almaktadır. Problemi çözmek için genetik algoritma tabanlı bir yöntem geliştirilmiştir. Genetik algoritma modeli Python dili ile kodlanmıştır. Genetik algoritma çözümü, Genel Cebirsel Modelleme Sistemi (GAMS) tarafından elde edilen optimal çözümle karşılaştırılarak küçük boyutlu problemler üzerinde doğrulanmıştır.

Abstract:
The flow of services, products and resources is expressed in the concept of supply chain. Logistics management has become a strategic issue for any company that wants to achieve its goals in the way of financial competetion capacity, time, service quality, particularly in financial environment where trade globalisation and industrial cycles are accelerated. Logistics management has been an important component of efficient decision making for companies as they increasingly apply optimization strategies to improve their business performance. These improvements have been influenced by economic tendencies stemming from development of technological infrastructures, the increasing complication of commerce flows, enhanced competition and sustainable evolution. Therefore, the design and planning of logistics networks has become an increasingly important issue for both businesses and researchers. Logistics distribution network design is at the intersection of disciplines such as management, strategy, logistics, and operations research. In this study, a deterministic model is created in which the shipments are distributed from the cities where the manufacturers are located to the cities where the retailers are located, either directly or through a series of distribution centers whose locations will be determined by the model. While only one distribution center is assigned to each destination city, each distribution center can serve more than one destination city. The model decides where the distribution centers will be located and aims to minimize the logistics operating cost. The model considers the capacity constraint for each distribution center. A genetic algorithm based method has been developed to solve the problem. The genetic algorithm model is coded in Python language. The genetic algorithm solution is validated on small-sized problems by comparing it with the optimal solution obtained by the General Algebraic Modeling System (GAMS).