Kişiye özgü kısıtlar bazında servisi planlama, dinamik rotalama ve fiyatlandırma modeli
Service planning, dynamic routing and pricing model based on individual constraints
Yazar: VEYSEL ERDEMCİ
Danışman: DOÇ. DR. FİDAN NURİYEVA
Dokuz Eylül Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Bilimleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Günümüzde kalabalık nüfus, ekonomik kısıtlamalar veya bireysel yaşam alanı tercihleri gibi nedenlerle, bireyler, iş yerlerine veya okullarına yürüme mesafesini aşan yerlerde yaşayabilmektedirler. Bu bireyler yüksek maliyet, zaman kaybı veya başka nedenlerle evlerinden okullarına (veya iş yerlerine) giderken, okulları (veya iş yerleri) tarafından veya kendi imkanlarıyla organize edilmiş servis araçlarını kullanmaktadırlar. Az sayıda öğrenci (veya çalışan) söz konusu olduğunda servis araçları organizasyonu önemli bir problem olmazken, çok sayıda öğrenci (veya çalışan) düşünüldüğünde bu servislerin organizasyonu önemli bir problem haline gelmektedir. Hangi öğrenci (veya çalışan) hangi araca atanmalı, her bir araç nasıl bir rota izlemeli gibi sorular bilim insanlarının çokça sorduğu sorulardandır. Bu sorular iyi bilinen Gezgin Satıcı Problemi'nin bir türü olan Öğrenci Servisi Rotalama Problemi (ÖSRP)'ni gündeme getirmiştir. Bu konuda çok çeşitli ÖSRP modelleri üretilmiş, çözüm algoritmaları geliştirilmiştir. Fakat bu modellerde ülkemizdeki "servis hostesi zorunluluğu" kısıtı değerlendirilmemiştir. Ayrıca literatürde öğrencilerin araç ve rota bazında farklı kriterleri tercih etmeleri veya etmemeleri temelinde bir çalışmaya da rastlanmamıştır. Bu çalışmada bahsi geçen iki durumu göz önünde bulunduran bir model ve bu model için yaklaşık bir çözüm veren algoritma önerilmiştir. Bunun yanında kriterlerle ilgili tercihlerin yerine getirilmesi veya getirilmemesi açısından kişiye özgü bir servis fiyatlandırma modeli de önerilmiştir. Bu çalışmada ayrıca öğrencilerin farklı kriterlere göre tercihlerinin alınabildiği ve bu girdiler doğrultusunda önerilen çözüm algoritmasını kullanan bir web ve mobil tabanlı uygulama geliştirilmiştir.

Abstract:
Today, due to reasons such as crowded population, economic restrictions or individual living space preferences, individuals can live in places that exceed the walking distance to their workplaces or schools. These individuals use shuttle buses organized by their schools (or workplaces) or by their own means while traveling from their homes to their schools (or workplaces) due to high cost, loss of time or other reasons. While the organization of service vehicles is not an important problem when there are a small number of students (or employees), the organization of these services becomes an important problem when considering the large number of students (or employees). Questions such as which student (or employee) should be assigned to which vehicle, what route each vehicle should follow are among the questions that scientists frequently ask. These questions raised the Student Service Routing Problem (SSRP), which is a type of the well-known Traveling Salesman Problem. Various SSRP models have been produced and solution algorithms have been developed in this regard. However, in these models, the "service hostess obligation" constraint in our country has not been evaluated. In addition, there is no study in the literature on the basis of whether students prefer different criteria on the basis of vehicle and route or not. In this study, a model considering these two conditions and an imprecise solution algorithm for this model are proposed. In addition, a personalized service pricing model has been proposed in terms of fulfilling or not fulfilling the preferences related to the criteria. In this study, a web and mobile-based application has also been developed in which students' preferences can be taken according to different criteria and using the proposed solution algorithm in line with these inputs