Kapasite kısıtlı yer seçimi ve araç rotalama problemi ve bir metasezgisel çözüm önerisi
Capacitated location routing problem and a metaheuristic solution proposal
Yazar: MUSTAFA SERDAR TOKSOY
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ PINAR YILDIZ KUMRU ; DOÇ. DR. KASIM BAYNAL
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Genetik algoritmalar = Genetic algorithms ; Hibrid algoritmalar = Hybrid algorithms ; Metasezgiseller = Metaheuristics ; Tedarik zinciri yönetimi = Supply chain management ; Tesis yer seçimi = Site selection ; Yol atama = Routing

Özet:
Lojistik maliyetlerin, iş hayatında önemli bir paya sahip olduğu açıktır. Bu nedenle tedarik zinciri yönetiminde yer alan fiziksel dağıtım boyunca hammaddelerin, yarı mamul ve mamul ürünlerin verimli bir şekilde depolanması ve taşınması çok önemlidir. Tesis yerleşim problemleri, stratejik karar seviyesindeki fabrika ve/veya depoların yer seçimi ile ilgilidir. Araç rotalama problemleri ise müşteri taleplerini karşılamak için taktiksel veya operasyonel karar seviyelerinde rota belirlemeye odaklanmaktadır. Yer Seçimi ve Araç Rotalama Problemi (YSARP), bu iki farklı karar seviyesindeki problemleri birleştirmektedir. Klasik YSARP; açık olması gereken bir depo alt kümesini, bu depolara atanmış olması gerekli müşterileri ve bu müşterilere hizmet sağlamak için belirlenmiş araç rotalarını içermektedir. Çözüm sürecinde depo ve araç kapasitesinin aynı anda dikkate alındığı Kapasite kısıtlı YSARP, problemin önemli bir versiyonudur. Bu tür problemler bir NP-Zor yapıya sahip olduğundan, çözüm için sezgisel yöntemlerin kullanılması kaçınılmazdır. Bu çalışmada, kapasite kısıtlı YSARP'nin çözümü için Dağıtık Arama ve Genetik Algoritmanın birleşiminden oluşan ve Hibrit Dağıtık Genetik Arama (HDGA) olarak adlandırılan bir metasezgisel çözüm yaklaşımı önerilmektedir. İlaveten, başlangıç popülasyon üretmede Bulanık K-Ortalamalar Kümeleme Algoritması ve parametre optimizasyonu sürecinde ise Taguchi yöntemi kullanılmaktadır. Önerilen hibrit metasezgisel algoritmanın performansı, literatürdeki Prodhon, Barreto ve Tuzun-Burke örnekleri üzerinde test edilmekte ve elde edilen sonuçlar, diğer metasezgisel çözüm yaklaşımlarıyla karşılaştırılmaktadır. Sonuçlar ve öneriler, araştırmacılar ve uygulayıcılar için verilmektedir. Elde edilen sonuçlar önerilen algoritmanın rekabetçi bir yapıya sahip olduğunu ve kapasite kısıtlı YSARP için sağlam bir alternatif olabileceğini göstermektedir.

Abstract:
Logistic costs do have an essential share in business life. Thus, it is crucial to store and transport raw materials, semi-finished and finished products efficiently throughout distribution in supply chain management. Facility location problems are related to the location of factories or warehouses at the strategic decision level, while vehicle routing problems are concerned with determining routes at the tactical or operational levels to supply customer demands. Location-Routing Problem (LRP) combines these two kinds of decisions. The classical LRP includes a subset of depots that must be open; customers should be assigned to open depots, and vehicle routes should be determined. Capacitated Location Routing Problem (CLRP) is an important version of the problem, considering the depot and vehicle capacity simultaneously. As these kinds of problems have an NP-Hard structure, it is inevitable to use heuristic methods for solutions. A hybrid metaheuristic solution approach entitled as a Hybrid Scatter Genetic Search (HSGS) comprised of Scatter Search and Genetic Algorithms is proposed to solve CLRP in this doctoral study. Moreover, the Fuzzy C-Means Clustering Algorithm is utilized to generate the initial population, and the Taguchi method is used for parameter optimization. The proposed algorithm's performance is tested by the Prodhon, Barreto and Tuzun-Burke instances, and the results are compared with other metaheuristic solution approaches in the literature. Results and suggestions are provided for researchers and practitioners. Experimental results show that the proposed algorithm is competitive and can be a robust alternative for CLRP.