Bulanık karar ortamında karınca kolonisi optimizasyonu yöntemiyle araç rotalama
Vehicle routing in a fuzzy decision environment using ant colony optimization approach
Yazar: SEZGİN KILIÇ
Danışman: PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2008
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Araç yönlendirme problemi = Vehicle routing problem ; Bulanık küme teorisi = Fuzzy Set Theory ; Olabilirlik teorisi = Possibility theory

Özet:
Bu tez çalışmasında, bulanık kümeler ve olabilirlik teorilerinden faydalanılarak zaman aralıklı araç rotalama problemi için bulanık karar ortamında kullanılabilecek modeller önerilmiştir. Geçmiş çalışmalar incelendiğinde problemin genellikle belirsizliklerin ve tercihlerdeki esnekliklerin göz ardı edilerek modellendiği görülmüştür. Bu tip modeller ile üretilen çözümler uygulama aşamasında genellikle geçerliliklerini yitirmekte ve kullanıcı tarafından elle düzeltilmeleri gerekmektedir. Stokastik modellerin kullanıldığı çalışmalarda ise önerilen yöntemlemlerin çok fazla hesaplama yükü gerektirdiği ve parametrelerin belirlenmesi için problemle ilgili geçmiş verilere ihtiyaç duyulduğu görülmektedir. Bu nedenlerle stokastik modeller de gerçek hayatta karşılaşılan problemlerin çözümünde rahatlıkla kullanılamamaktadır.Son yıllarda bilgi işlem ve iletişim teknolojilerindeki gelişmelerin yanısıra büyük boyutlu kombinatoryal problemler için iyi sonuçların elde edilebildiği metasezgisel yöntemlerin de ortaya konması, yöneylem araştırması tekniklerinin bu problemler için uygulanabilirliği konusunda klasikleşen, çözüm süresinin uzunluğu ve hesaplama yükünün fazlalığı konularındaki dezavantajları geri plana iterek kullanılan modellerin geçerliliği konusundaki eksikliklerin ön plana çıkmasını sağlamıştır.Önerilen bulanık programlama modellerinde belirsizliklerin ve esnekliklerin modellenmesi için bulanık kümeler ve bulanık aralıklar kullanılmıştır. Gereklilik ve olabilirlik ölçütleri ile planlayıcının belirlediği en yüksek risk seviyesine ve en düşük müşteri tatmin düzeyine sahip çözümler üretilebilmektedir. Bulanık modeller ile yüksek veri işleme maliyeti düşürülürken modellerin geçerlilikleri de arttırılmıştır. Önerilen modellere çözüm oluşturmak amacıyla karınca kolonisi optimizasyonu tabanlı bir algoritma geliştirilmiştir. Örnek problemler üzerinde gerçekleştirilen deneylerde önerilen modellerin ve çözüm yönteminin bir karar destek sistemi içerisinde kullanımı durumunda planlayıcıların tercih ve önceliklerine göre alternatif çözümlerin üretilebileceği ve oluşturulan çözümler hakkında planlayıcılara ve müşterilere daha fazla bilgi sağlanabileceği değerlendirilmiştir.

Abstract:
In this Ph.D. thesis, the fuzzy set and the possibility theories are utilized in order to propose models for the vehicle routing problem that can be used in uncertain decision environments. Exploring the literature about the problem, it has been seen that the problem is usually modeled by ignoring uncertainties and flexibilities. Whereas, the solutions generated with these models usually become infeasible when implemented and the planners are involved to make corrections by hand. The natural approach to modeling the uncertainty is a stochastic one. Unfortunately, stochastic models are often hard to solve. Moreover, it may be hard or expensive to assume any speci ? c probability distributions for unknown parameters. For these reasons stochastic models are also behind the needs of users.Operational research methods seem to be inadequate for large sized combinatorial optimization problems up to past decades due to their large computational effort and long solution time. But, recent developments in data processing and communication technologies and recently proposed metaheuristic methods that can generate good solutions to large sized combinatorial problems made these classical disadvantages less important for the researchers. Subsequently, validity of used models become a more important issue for researchers.The fuzzy programming models proposed in this study exploit fuzzy sets and fuzzy intervals in order to model flexibilities and uncertainties. Using the necessity and the possibility measures, solutions that have the maximum risk level and the minimum customer satisfaction, which are specified by the user, can be generated. Validities of the models are increased while decreasing the computational effort with fuzzy programming models. An ant colony optimization based algorithm for the proposed models is also developed. Results of the experimental studies with benchmark problems indicate that the proposed models can be usable for solving practical problems. The proposed approach can be integrated with a decision support system in order to generate alternative solutions achieving planners? preferences and obtain more information about the solutions both for the planners and the customers.