Genetik algoritma ile araç rotalama problemlerinin çözümü için görsel rotalama yazılımı geliştirme
Development a visual routing software for the solution of vehicle routing problems with genetic algorithm
Yazar: NOYAN SEBLA GÜNAY
Danışman: YRD. DOÇ. DR. MURAT AKAD
İstanbul Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2013
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Dağıtım ağlarının modellenmesi ve etkin rotalama alternatiflerinin planlanması literatürde sıkça karşılaşılan Araç Rotalama Problemleri (ARP)nin çözülmesi ile sağlanmaktadır. ARP,  ortak depo veya depolardan sağlanan ürünlerin belirli sayıda araç kullanılarak, coğrafik olarak dağınık bulunan ve talepleri olan müşterilere dağıtılması için tüm operasyonel kısıtları sağlayacak ve toplam taşıma maliyetlerini en küçükleyecek rota kümelerinin belirlenmesidir.

Bu tez çalışmasında, gerçek hayat uygulamalarında kullanılabilecek ve rotalama problemlerinin çözülebileceği bir platform sağlamak üzere görsel bir araç rotalama yazılımı geliştirilmiştir. Geliştirilen programda, rota çözümü için genetik algoritma uygulanmıştır. Genetik algoritma, 2-opt yerel arama sezgiseli ile melez olarak uygulanarak güçlendirilmiştir. Tasarlanan algoritma ile birkaç farklı problem türüne çözüm araştırmak üzere görsel araç rotalama yazılımı kullanılabilmektedir: Kapasiteli Araç Rotalama Problemleri (KARP), Mesafe Kısıtlı Araç Rotalama Problemleri (MARP), Gezgin Satıcı Problemleri (GSP), Çoklu Gezgin Satıcı Problemleri (ÇGSP).

Farklı türlerdeki rotalama problemlerine de çözüm üretme esnekliği sağlayarak tasarlanmış bir görsel araç rotalama yazılımı mevcut değildir. Bu tez çalışmasının temel katkısı, bu boşluğu doldurmaktır. Tez çalışmasındaki amaç, gerçek hayat problemlerindeki mevcut operasyonel kısıtlara göre uygun rotaların planlanmasını gerçekleştirecek ve problem çözücüye görsel yazılım desteği ile kullanım kolaylığı sağlayacak seçenekler sunan bir görsel araç rotalama yazılımı oluşturmaktır.

Abstract:
Modeling distribution networks and planning efficient routing alternatives that are provided by the solution of Vehicle Routing Problem (VRP) frequently appears in literature. VRP is determining the route sets which will minimize total transportation cost by ensuring all operational constraints for distribution of demands to geographically dispersed customers by using certain number of vehicles from a common depot or depots.

In this thesis, a visual vehicle routing software that can be used in real-life applications was developed to provide a platform for solving routing problems. A genetic algorithm was implemented for route solutions. The genetic algorithm was improved by applying the 2-opt local search heuristic as hybrid. With this designed algorithm, the visual vehicle routing software can be used to search route solutions for different types of problems: Capacity Constrained Vehicle Routing Problem (CVRP), Distance Constrained Vehicle Routing Problem (DVRP), Travelling Salesman Problem (TSP), Multiple Travelling Salesman Problem (MTSP).

A visual routing software that was designed to produce solutions to different types of routing problems is not available. The main contribution of the thesis is to close this gap. The goal of the study is to design a visual routing software that provides ease of use and implements planning of feasible routes according to operational constraints existing in real-life problems.