AI Summary & Key Takeaways
AI InsightSonuçlar incelendiğinde, önerilen Benders ayrıştırma algoritmasının literatürden alınan 4 problem için %0,1234 ile %5,3385 oranında maliyette iyileştirmeler yaptığı görülmüştür.
📌 3 Key Takeaways
Özet
Yüksek arazi maliyetleri ve sınırlı alanlar sebebiyle, çok katlı tesislerin kullanımı günümüzde oldukça yaygındır. Ancak toplam taşıma maliyetleri, kat edilen mesafe ve çalışan hareketleri düşünüldüğünde, tesis içerisindeki bölümlerin hangi kata atanacağı ve kat içerisindeki konumları önem kazanmaktadır. Bölümlerin hangi kata atanacağı ve kat içerisindeki konumlarının belirlendiği problem çok katlı tesis yerleşim problemi (ÇKTYP) olarak adlandırılmaktadır. Asansör sayısı, asansörlerin konumları, kat sayısı, bölüm sayısı vb. karar değişkenleri ÇKTYP’nin karmaşıklığını arttırmakta ve çözümünü zorlaştırmaktadır. Bu çalışmada, ÇKTYP’nin çözümü için iki aşamadan oluşan bir yöntem önerilmiştir. Önerilen algoritmanın ilk aşamasında bölümlerin katlara atamaları yapılırken, ikinci aşamada ise, bölümler arasındaki toplam taşıma maliyetlerini minimize edecek şekilde bölümlerin kat içindeki yerleri belirlemek için Benders ayrıştırma algoritması kullanılmıştır. Çalışmanın literatüre katkısı, ÇKTYP’nin çözümü için Benders ayrıştırma algoritmasının ilk olarak bu çalışmada kullanılmış olmasıdır. Önerilen Benders ayrıştırma algoritması literatürden alınan 4 adet problem üzerinde test edilmiştir. Ayrıca bu çalışmada ÇKTYP olarak uyarlanan büyük boyutlu 3 adet problemin çözümü yapılmıştır. Sonuçlar incelendiğinde, önerilen Benders ayrıştırma algoritmasının literatürden alınan 4 problem için %0,1234 ile %5,3385 oranında maliyette iyileştirmeler yaptığı görülmüştür.