Stokastik toplama talepli çok depolu eş zamanlı topla dağıt araç rotalama problemi
Multi depot simultaneously pick up and delivery vehicle routing problem with stochastic pick up demand
Yazar: BESTE DESTİCİOĞLU
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ BAHAR ÖZYÖRÜK
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Araç Rotalama Problemi (ARP), farklı lokasyonlarda yer alan müşterilerin dağıtım/ toplama taleplerini karşılamak için bir veya birden fazla depodan hareket eden araçların minimum maliyet ile rotalarının belirlenmesi problemidir. Günümüzde rekabet halindeki firmalar pazardan pay elde edebilmek için maliyetlerini düşürmek zorunda kalmaktadır. Maliyetlerini düşürmeye çalışan firmalar da, lojistik maliyetlerini minimuma indirmeye çalışmakta, böylece ARP firmalar için giderek önemli bir konu haline gelmektedir. Firmalar lojistik maliyetlerini düşürmek için müşterilere birden fazla depodan hizmet verebilmekte ve müşterilerin dağıtım talepleri ile toplama taleplerini aynı araç ile gerçekleştirmektedir. Gerçek hayat problemlerini incelediğimizde, taleplerin, müşteri lokasyonlarının veya müşteri hizmet sürelerinin kesin olarak bilinmediği Stokastik Araç Rotalama Problemleri (SARP) ile klasik araç rotalama problemine (KARP) göre daha çok karşılaşıldığı görülmektedir. Literatürdeki çalışmalar incelendiğinde ise, en çok Stokastik Talepli Araç Rotalama Probleminin (STARP) araştırmacılar tarafından çalışıldığı dikkat çekmektedir. Bu çalışmada da Stokastik Toplama Talepli Çok Depolu Eş Zamanlı Topla Dağıt Araç Rotalama Problemi (STT_ÇD_ETDARP) incelenmiştir. Çalışmada, müşterilerin toplama taleplerinin normal dağılımından geldiği varsayılmıştır. Çalışmada öncelikle deterministik talebin yer aldığı Çok Depolu Eş Zamanlı Topla Dağıt Araç Rotalama Problemi (ÇD_ETD_ARP) için matematiksel model önerisinde bulunulmuş ve bu modelin etkinliği test edilmiştir. Devamında ise STT_ÇD_ETDARP için şans kısıtlı programlama yaklaşımı kullanılarak stokastik programlama modeli geliştirilmiştir. Geliştirilen model doğrusal olmayan kısıtlar içerdiğinden, ilk önce stokastik model, doğrusal dönüşüm metodu kullanılarak doğrusal hale getirilmiştir. Devamında ise rassal olarak oluşturulan test problemleri kullanılarak modelin etkinliği test edilmiştir.

Abstract:
Vehicle Routing Problem (VRP) is the problem of determining the routes of vehicles moving from one or more depots at minimum cost to satisfy the distribution/ collection demands of customers in different locations. Today, competing companies have to reduce their costs in order to get a share from the market. Companies attempting to reduce their costs try to minimize logistics costs, thud VRP is becoming an increasingly important issue for companies. Companies can serve customers from more than one depot and satisfy their distribution and collection requests with the same vehicle in order to reduce their logistics costs. When we examine the real-life problems, it is seen that Stochastic Vehicle Routing Problems (SVRP) whose demands, customer locations or customer service times are not known exactly, are encountered more frequently than the classical VRP. When the studies in the literature are examined, it is noteworthy that the Vehicle Routing Problem with Stochastic Demand (VRP_SD) is mostly studied by the researchers. In this study, Multi Depot Simultaneous Pick up and Delivery Vehicle Routing Problem with Stochastic Pick up Demand (MD_SPDVRP_SP) was investigated. In this study, it was assumed that the pick up demands of the customers came from the normal distribution. Firstly, the mathematical model was proposed for the Multi Depot Simultaneous Pick Up and Delivery Vehicle Routing Problem (MD_SPD_VRP) where deterministic demand is present and the effctivenes of this model is tested in this study. Subsequently, the stochastic programming mode is developed for MD_SPDVRP_SP by using a chance constrained programming approach. Since the developed model contains nonlinear constraints, the stochastic model is linearized using the linear transformation method firstly. Then, the effectiveness of the model is tested by using randomly generated test problems.