Tedarik zinciri ulaştırma problemi için bir sezgisel çözüm:genetik algoritma yaklaşım

Tedarik zinciri ağ tasarım problemi, tedarik zincirini oluşturan öğelerin sayılarının ve konumlarının tespiti, birbirleri arasındaki ürün akış miktarının belirlenmesi şeklinde tanımlanabilir. Tasarım probleminin ana hedefi bu planlama faaliyetlerinin minimum maliyet ile gerçekleştirilmesi olarak tanımlanabilir. Ulaştırma problemi olarak formüle edilebilen bu problemde amaç değişik arz noktalarından değşik talep noktalarına toplam maliyeti en küçükleyecek şekilde ürünün nasıl taşınacağının tespit edilmesidir. Bu çalışmada standart lineer ulaştırma problemi temelinde genetik algoritmalar uygulanmış ve ulaştırma probleminin genetik gösterimi ile karşılaşılan zorluklar açıklanmıştır. Problemin genetik gösteriminde kullanılan vektör gösterim yapısı ve matris gösterim yapıları genetik operatörlerin uygulanması ve amaç fonksiyonun değerlendirilmesi açısından incelenmiştir. Yapılan analizler ile ulaştırma probleminin çözümünde vektör ve matris gösterimlerinin etkinlikleri belirli bir iterasyon sayısında optimum çözüme yaklaşma amacı açısından incelenmiştir. Sonuç olarak ulaştırma probleminin genetik algoritmalar ile çözümünde matris gösterimin vektör gösterime göre daha başarılı sonuçlar ürettiği ve ayrıca kod basitliği ve uygulanabilirliği açısından da daha üstün olduğu belirlenmiştir.

Tedarik Zinciri Yönetimi ,

Standart Lineer Ulaştırma Problemi ,

Genetik Algoritmalar ,

Genetik Operatörler ,

Matlab ,

Supply Chain Management ,

Standart Linear Transport Problem ,

Supply chain network design problem can be defined as determining the locations, number of supply chain members and the amount of product flows between the chain members. The main purpose of the design problem can be defined as realizing these planning activities supply points to different demand points with minimum cost. In this study, genetic algorithms were applied to standard linear transportation problems and difficulties were explained by using the genetic illustration of the transportation problem. Vector structure and matrix structure of the genetic problem are examined in terms of application of genetic operators and evaluation of objective function. By analyzing the solutions of the transportation problem, vector and matrix structure efficiencies are examined in terms of achieving the optimum solution by specific iteration numbers. The article concludes that matrix structure of genetic problems is superior to vector structure in terms of providing better solutions, code simplicity and applicability.

Genetic Algorithms ,

Genetic Operators ,

Matlab ,