SavedAdd your journal

Journals / Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi / 2026 / Cilt: 29 Sayı: 1

ÇOK MODLU TAŞIMACILIK SİSTEMLERİNİN OPTİMİZASYONUNA YÖNELİK BİR UYGULAMA

Sevgi Eşiyok(ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ)0000-0003-0208-6242
Mert Demircioğlu(Çukurova Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi)0000-0002-2287-2067
Pages
256–269
Publication Date
2020-04-20
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Taşıma ağının farklı aşamalarında kullanılan taşıma modları ve farklı aşamalardaki alternatif lokasyonların seçimi için bir doğrusal programlama modeli oluşturulup toplam taşıma süresi minimize edilmeye çalışılmış, tedarik ve talep noktaları arasındaki her aşamada taşınan yük optimize edilmiştir.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Hizmet faaliyetlerinin büyük bir kısmını oluşturan lojistik ve taşımacılık faaliyetleri, işletmelerin rekabet gücü ve müşterilerin memnuniyeti açısından büyük bir öneme sahiptir.
📊
Key Findings & Data:Bu çalışmada bir lojistik firmasının yerel depo ile başlayıp talep noktaları ile son bulan, dört aşamadan oluşan üç farklı taşıma ağı senaryosu çözümlenmeye çalışılmıştır.
💡
Conclusion & Impact:Taşıma ağının farklı aşamalarında kullanılan taşıma modları ve farklı aşamalardaki alternatif lokasyonların seçimi için bir doğrusal programlama modeli oluşturulup toplam taşıma süresi minimize edilmeye çalışılmış, tedarik ve talep noktaları arasındaki her aşamada taşınan yük optimize edilmiştir.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Çok Modlu Taşımacılık

Özet

Hizmet faaliyetlerinin büyük bir kısmını oluşturan lojistik ve taşımacılık faaliyetleri, işletmelerin rekabet gücü ve müşterilerin memnuniyeti açısından büyük bir öneme sahiptir. Dağıtım ağlarında karşılaşılan problemler ve gün geçtikçe artan şirketler arası rekabet lojistik sistemlerini daha karmaşık hale getirmiştir. Bu karmaşık sistem içerisinde müşteri memnuniyetinin gerçekleştirilmesi ve rekabet üstünlüğünün sağlanabilmesi için belirli performans kriterlerinin sağlanması gerekmektedir. Söz konusu performans kriterlerinin sağlanabilmesi için lojistik kaynakların ve zamanın en uygun şekilde kullanılması gerekir. Bu çalışmada bir lojistik firmasının yerel depo ile başlayıp talep noktaları ile son bulan, dört aşamadan oluşan üç farklı taşıma ağı senaryosu çözümlenmeye çalışılmıştır. Taşıma ağının farklı aşamalarında kara yolu, deniz yolu ve demir yolu taşıma modları kullanılmıştır. Taşıma ağının farklı aşamalarında kullanılan taşıma modları ve farklı aşamalardaki alternatif lokasyonların seçimi için bir doğrusal programlama modeli oluşturulup toplam taşıma süresi minimize edilmeye çalışılmış, tedarik ve talep noktaları arasındaki her aşamada taşınan yük optimize edilmiştir.

🔖

Cite This Article

Eşiyok, S., Demircioğlu, M. (2020). ÇOK MODLU TAŞIMACILIK SİSTEMLERİNİN OPTİMİZASYONUNA YÖNELİK BİR UYGULAMA. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt: 29 Sayı: 1, 256–269. https://doi.org/10.35379/cusosbil.678728

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (15)

  1. Alattar, M.A., (2003). Multiobjective optimization for ıntermodal container freight terminals: mathematical modeling of transport and operations. University of Southern California.
  2. Bazzazi, M., Safaei, N., Javadian, N. (2009). A genetic algorithm to solve the storage space allocation problem in a container terminal. Computers & Industrial Engineering, 56, 44–52
  3. Bish, E.K., Chen, F.Y., Leong, Y.T., Nelson, B.L., Cheong, J.W., Levi, D.S. (2005). Dispatching vehicles in a mega container terminal. OR Spectrum 27, 491-506.
  4. Bruzzone, A. and Signorille, R. (1998). Simulation and genetic algorithms for ship planning and shipyard layout. Simulation, No: 71 (2), 74-83.
  5. Castilho, B. D. Daganzo, C. F. (1993). Handling strategies for import containers at marine terminals. Transportation Research, 27 (2), 151-166.
  6. Chen, L., Bostel, N., Dejax, P., Cai, J., Xi, L. (2007). A tabu search algorithm for the integrated scheduling problem of container handling systems in a maritime terminal. European Journal of Operational Research, Volume 181, Issue 1, 40-58.
  7. CSCMP (2020). https://cscmp.org/ (Ziyaret Tarihi: 20.01.2020)
  8. Guo, X., Huang, S. Y., Hsu, W. J., Low, M. H. Y. (2011). Dynamic yard crane dispatching in container terminals with predicted vehicle arrival information. Advanced Engineering Informatics, 25, 472–484.
  9. Kim, K.H., Bae, J.W. (2004). A look-ahead dispatching method for automated guided vehicles in automated port container terminals. Transportation Science 38, 224–234.
  10. Lehmann, M., Grunow, M., Günther, H.O. (2006). Deadlock handling for real-time control of AGVs at automated container terminals. OR Spectrum 28, 631-657.
  11. Newman, A.M., Araiyano, C., (2000). Scheduling direct and indirect trains and containers in an intermodal setting. Transportation Science, 34(3), 256–270.
  12. Ng, W. C., Mak, K. L. (2005). Yard crane scheduling in port container terminals. Applied Mathematical Modelling. 29, 263–276
  13. Wilson, I. D., Roach, P. A., Ware, J. A. (2001). Container stowage pre-planning: using search to generate solutions a case study. Elsevier, Knowledge Based Systems, 14, 137-145.
  14. Zhang, C., Wan, Y., Liu, J., Linn, R. J. (2002). Dynamic crane deployment in container storage yards, Transportation Research Part B, 36, 537–555.
  15. Zhang C., Liu J., Wan Y., Murty K. G., Linn R. J. (2003). Storage space allocation in container terminals. Transportation Research Part B: Methodological, 37(10), 883- 903.