Tavlama Benzetimi Temelli Yaklaşım ile Kapasite Kısıtlı Araç Rotalama Optimizasyonu: Karadeniz Bölgesi Örneği
Capacity Restricted Vehicle Routing Optimization with an Annealing Simulation Based Approach: Black Sea Region Case
Yazar: Yılmaz Yalçıner, Ayten
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 22, 2020
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Vehicle Routing Problem,Capacity Limited Vehicle Routing,Simulated Annealing Method ; Araç Rotalama Problemi,Kapasite kısıtlı araç rotalama,Tavlama Benzetimi,Lineer Programlama

Yoğun rekabet baskısı altındaki firmaların dünyanın dört bir yanına ürünlerini, mallarını etkin dağıtım kanalları aracılığıyla ulaştırmaları günümüzde rekabet açısından kritik bir unsurdur. Kilit sektörlerden lojistikte maliyetlerin büyük bir bölümünü taşıma maliyetleri oluşturmaktadır. Taşıma maliyetleri kapsamında hem araç sayılarını, hem kat ettikleri mesafeyi hem de maliyeti minimize etmek isteyen işletmeler farklı çözüm arayışlarına gitmektedirler. Bu kapsamda Araç Rotalama Problemleri (ARP) farklı durumlara farklı teknikleri ile etkin çözüm alternatifleri sunmaktadır. Araç sayısı, kat edilen mesafe ve maliyet kısıtları üzerinden eniyileme konusuna odaklanan  ve etkili çözümler sunarak yaygın kullanım alanına sahip bir optimizasyon çeşidi olan ARP’nin önemli bir türü olan Kapasite Kısıtlı Araç Rotalama (KKAR) problemlerinde müşteri taleplerini karşılamak ve aynı zamanda katedilen mesafeyi azaltmak için geliştirilen algoritmanın tutarlı ve iyi sonuçlar vermesi önemlidir. Bu çalışmada birçok işletme için uygulanabilecek, değişken konum (lokasyon/şehir) sayısı ve değişken araç sayısı içeren problemlere yönelik farklı modeller oluşturarak bu modeller için belirli kısıtlar doğrultusunda en kısa mesafeyi bulmayı hedefleyen bir optimizasyon modeli sunulmak amaçlanmıştır. Uygulamada Kapasite Kısıtlı Araç Rotalama Problemlerinde sıklıkla kullanılan, iyi sonuçlar veren, meta sezgisel çözüm yöntemlerinden biri olan Tavlama Benzetimi algoritması kullanılmıştır. Geliştirilen algoritma MATLAB R2017 programı ile çalıştırılmıştır. Koordinatların, araç sayısının ve şehir sayısının bilindiği modeller için uygulanabilir formdaki algoritma ile belli bir işletmeye özgü olmayan, genel bir araç rotalama problemi çözümü elde etmek istenmiştir. Talep miktarının az olduğu işletmeler için uygun olan modelde müşteri talepleri göz önünde bulundurulmaktadır ve birden fazla araç için çözüm üretilebilmektedir. Online erişilebilir hazır veritabanlarından elde edilen bir veri seti ile öncelikle kurulan algoritma test edilmiş, daha sonra da Karadeniz Bölgesi illerine İstanbul merkezli bir depodan dağıtım gerçekleştirildiği düşünülen bir uygulama gerçekleştirilmiştir. Yöntem için elde edilen gerekli parametreler belirlenerek elde edilen çözümler tablo haline dönüştürülüp listelenmiş ve bilinen en iyi çözümle karşılaştırılması sunulmuştur.

In the logistics sector, which is one of the most critical and strategic areas of today, businesses want to minimize costs by minimizing both the number of vehicles and the distance they travel. In this context, Vehicle Routing Problems (ARP), which is a widely used optimization type, offers effective solution alternatives with different techniques for different situations. It is important that the algorithm developed in Capacity Restricted Vehicle Routing (KKAR) problems, which is an important type of ARP, gives consistent and good results. In this study, it is aimed to present an optimization model aiming to find the shortest distance for these models in line with certain constraints by creating different models for problems involving variable location (location / city) number and variable number of vehicles, which can be applied to many businesses. Simulated Annealing algorithm, which is one of the meta-heuristic solution methods, was used in the application. The algorithm established with a data set obtained from online accessible databases was tested, and then the application study was carried out with the scenario where distribution is made to the provinces of the Black Sea Region from the distribution center, whose central warehouse is Istanbul.