Stokastik talepli sürekli çoklu tesis yeri seçim problemi için bulanık öbekleme tabanlı bir model
A fuzzy clustering based model for continuous multiple facility location problem with stochastic demand
Yazar: ENGİN BAYTÜRK
Danışman: PROF. DR. ŞAKİR ESNAF
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2020
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Tesis yeri seçiminin doğru yapılması, etkisi yıllara yayılan yatırım kararlarında dikkate alınan maliyet öngörülerinin daha az sapma ile gerçekleşmesini sağlayan en stratejik kararlardan biridir. Aynı zamanda, tedarikçilerden tesislere ve tesislerden müşterilere ulaştırılan taleplerin istenilen zamanda teslim edilmesi bu kararlardan doğrudan etkilenmektedir.
Sürekli çoklu tesis yeri seçim probleminin incelendiği bu tez çalışmasında, büyük veri içeren stokastik talep ve müşteri konumlarının bulunduğu probleme çözüm önerisinde bulunulmaktadır. Literatürde var olan Revize Bulanık C-Ortalamalar başta olmak üzere altı farklı bulanık öbekleme algoritması, stokastik talep ve müşteri konumlarına göre güncellenerek ve değişken koordinat değerlerine göre hesaplanan öklid uzaklığını dikkate alarak, ele alınan probleme çözüm öneren yeni yaklaşımlar geliştirilmektedir. Bu bağlamda, büyük verinin, stokastik müşteri taleplerinin ve konumlarının bulunduğu probleme çözüm önerisinde bulunan bu tez çalışması, literatüre yeni bir yaklaşım kazandırmaktadır.
Tez çalışmasının uygulamasında, veri kümeleri büyüklüklerine göre; küçük ölçekli, orta ölçekli ve büyük ölçekli veri kümeleri olarak incelenmiş ve toplam onaltı farklı veri kümesinde otuz üç farklı deneme yapılarak sonuçlar elde edilmiştir.
Elde edilen sonuçlara göre en iyi toplam ulaştırma maliyeti, Nelder-Mead yönteminin kullanıldığı hibrit yöntemler ile bulunmuştur. En hızlı işlem süresine sahip yöntemin stokastik revize ağırlıklı bulanık c-ortalamalar yöntemi olduğu görülmüştür.
Tez çalışmasının sonunda yapılacak olan yeni çalışmalarla ilgili önerilerde bulunulmuştur.

Şubat 2020, 196 sayfa.
Anahtar kelimeler: Stokastik Talep ve Konum, Bulanık C-Ortalamalar,Ağırlıklı Bulanık C-Ortalamalar, Gravite Merkezi, Nelder-Mead, Çok Tesisli Tesis Yeri Seçimi Problemi

Abstract:
Selection of correct plan location is one of the most strategic decisions that enables the cost estimates to be realized with less deviation to be taken into consideration in the investment decisions whose effect is spread over years. At the same time, these decisions are directly affected by the delivery of requests from suppliers to the facilities and from the facilities to the customers at the desired time.
In this thesis, where multiple plant location selection problem is examined, a solution is proposed to the problem with stochastic demand and customer locations which contains big data. Six different fuzzy clustering methods in the literature, mainly Revised Weighted Fuzzy C-Means are updated according to stochastic demand, customer positions and Euclidean distance that is calculated according to variable customer coordinates, new approaches are proposed to solve the problem. In this context, this thesis, which proposes solutions to the problem with big data, stochastic customer demands and locations, gives a new approach to the literature.
In the application of the thesis, the data sets are categorized as; small-scale, medium-scale and large-scale data sets and a total of sixteen different data sets were performed with thirty tree different experiments.
According to the results, the best total transportation cost was found by hybrid methods using Nelder-Mead method. The method with the fastest processing time was found to be stochastic revised weighted fuzzy c-means method.
At the end of the thesis, suggestions were made for new studies.

February 2020, 196 pages.
Keywords: Stochastic Demand and Position, Fuzzy C-Means, Weighted Fuzzy C-Means, Center of Gravity, Nelder-Mead, Multifacility Location Problem