Karma filolu elektrikli araç rotalama problemi ve çözüm yaklaşımları
Mixed fleet electric vehicle routing problem and solution methods
Yazar: SERCAN DÖNMEZ
Danışman: PROF. DR. FULYA ALTIPARMAK BAYKOÇ ; DOÇ. DR. ÇAĞRI KOÇ
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Araç yönlendirme problemi = Vehicle routing problem ; Elektrikli araçlar = Electric vehicles ; Şarj teknolojisi = Charging technology

Özet:
Dünya çapında yeşil lojistik kavramı büyük önem kazanmış ve bu alanda alınacak önlemler kaçınılmaz hale gelmiştir. Fosil yakıta bağımlılığın azaltılması için yapılan yatırımlar hızla artmaktadır. Dolayısıyla, lojistik sisteminde önemli yer tutan araç filolarının sera gazı salınımı yapmayan çevreye duyarlı araçlardan oluşması hedeflenmektedir. Şirketler çevreci araç filosu hedefiyle alternatif yakıtlı, elektrikli ve hibrit elektrikli araçlara yönelmeye başlamışlardır. İlerleyen dönemlerde filoların bu tip araçlardan oluşacağı gözetilerek akademik dünyada da "Yeşil Araç Rotalama Problemleri (Y-ARP)" sınıfında olan "Elektrikli Araç Rotalama Problemleri" büyük ilgi çekmektedir. Ancak, bu problemler araç rotalama problemlerine şarj işleminden doğan ilave zorluklar getirmiştir. Bu tezde Y-ARP sınıfında yer alan "Çoklu Şarj Teknolojisine Dayalı Kısmi Şarj Politikalı Karma Filolu Elektrikli Araç Rotalama Problemi (KF-E-ARP)" ele alınmıştır. Karma filo, elektrikli ve konvansiyonel araçları içermektedir. Kısmi şarj, farklı şarj teknolojilerinin seçimi, toplam emisyon limiti dikkate alınan diğer özelliklerdendir. Çoklu şarj teknolojilerinden birinin seçimi karma filolu problemlerde ilk defa ele alınmıştır. KF-E-ARP için öncelikle karma tamsayılı matematiksel model geliştirilmiştir. Problem NP-zor olduğundan büyük boyutlu problemlere makul sürelerde çözüm elde edebilmek için uyarlamalı geniş komşu aramaya (UGKA) dayalı bir sezgisel algoritma geliştirilmiştir. Probleme uyumlu komşuluk mekanizmaları tanımlanmış ve çeşitlendirme etkisini artırıcı yeni yaklaşımlar üretilmiştir. Yeni komşuluk puanlama politikası ve iyileştirme yöntemi geliştirilmiştir. Deneysel analizlerde, önerilen UGKA orta ve büyük boyutlu problemlerde matematiksel modele kıyasla çözüm kalitesi ve çözüm zamanı açısından daha iyi performans göstermiştir. Duyarlılık analizleri ile UGKA içerisinde tanımlanan mekanizmaların etkinliği doğrulanmış ve filo genişliği ile emisyon üst limiti artışının maliyete etkisi gösterilmiştir.

Abstract:
Green logistics concept has gained worldwide importance and precautions on environmental protection have become inevitable. Accordingly, investments to reduce dependence on fossil fuels have increased rapidly. For this reason, it is aimed that the vehicle fleets, which have an important place in the logistics system, will consist of environmentally friendly vehicles not emiting greenhouse gases. Companies have started to turn to alternative fuel, electric and hybrid electric vehicles. Considering that fleets will consist of such vehicles in the future, "Electric Vehicle Routing Problems (E-VRP)", in the "Green Vehicle Routing Problems" class, have attracted great attention in the academic world. However, these problems bring additional challenges to pure VRPs arising from the recharging process. In this thesis, we have introduced a Mixed Fleet Vehicle Routing Problem with Time Windows and Partial Recharging by Multiple Chargers (MF-VRP-MC). Mixed fleet includes electric and conventional vehicles. Partial recharge policy, selection of recharging technology and emission limitation are the other aspects within the problem. Selection of recharging technology is addressed for the first time in the solution phase of a mixed fleet problem. Firstly, we have developed a mixed integer mathematical model for MF-VRP-MC. In consideration of NP-hardness, then, we have developed an Adaptive Large Neighborhood Search (ALNS) algorithm to solve large-size instances in a reasonable time. New neighborhood mechanisms and new approaches for scaling up diversification effect are introduced. Extensive computational analyses have revealed that ALNS outperforms the mathematical model in terms of solution quality and solution time on medium and large size instances. By sensitivity analyses, effectiveness of ALNS mechanisms is validated and the effect of fleet size and emission upper bound on the cost is observed.