SavedAdd your journal

Journals / İstatistik ve Uygulamalı Bilimler Dergisi / 2026 / Sayı: 14

Vehicle Routing Optimization with Heuristic Algorithms: A Case Study on A Retail Company in Muğla

Sezgisel Yöntemler ile Araç Rotalama Optimizasyonu: Muğla’daki Bir Perakende İşletmesi Üzerine Uygulamalı Bir İnceleme

Esra Çoğman0009-0007-8802-526X
Erkan Turhan(MUĞLA SITKI KOÇMAN ÜNİVERSİTESİ, DALAMAN MESLEK YÜKSEKOKULU)0009-0002-8545-1873
Pages
—
Publication Date
2026-09-19
🏛️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)

The findings indicate that, when average values are considered, the Clarke Wright savings algorithm reduces the total distance by approximately 22.24%, the total cost by 8.65%, and CO₂ emissions by 22.24% compared with the current system.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:In this study, the existing distribution system of a retail company operating in Muğla is examined within the scope of the vehicle routing problem, and the development of more efficient route plans is aimed.
📊
Key Findings & Data:Based on real data obtained from the company, the ten-day distribution activities corresponding to October 2025 are analysed in the MATLAB 2015a environment; the generated routes are compared with the current practice in terms of total distance, total distribution cost, and CO₂ emissions.
💡
Conclusion & Impact:The findings indicate that, when average values are considered, the Clarke Wright savings algorithm reduces the total distance by approximately 22.24%, the total cost by 8.65%, and CO₂ emissions by 22.24% compared with the current system.
🔬Design:Araştırma Makalesi
📍Scope:2025 Verileri
⚙️Variables:Lojistik · araç rotalama problemi · sezgisel algoritmalar

Abstract

In this study, the existing distribution system of a retail company operating in Muğla is examined within the scope of the vehicle routing problem, and the development of more efficient route plans is aimed. The distribution process is addressed within the framework of a single depot capacitated Vehicle Routing Problem (VRP), and the Clarke Wright savings algorithm and the nearest neighbour search algorithm are applied to solve the problem. Based on real data obtained from the company, the ten-day distribution activities corresponding to October 2025 are analysed in the MATLAB 2015a environment; the generated routes are compared with the current practice in terms of total distance, total distribution cost, and CO₂ emissions. The findings indicate that, when average values are considered, the Clarke Wright savings algorithm reduces the total distance by approximately 22.24%, the total cost by 8.65%, and CO₂ emissions by 22.24% compared with the current system. The study demonstrates that classical heuristic methods can be effectively used as decision support tools based on real operational data and that incorporating environmental indicators into route evaluation provides a meaningful contribution to practice.

Özet

Bu çalışmada, Muğla’da faaliyet gösteren bir perakende işletmesinin mevcut dağıtım sistemi araç rotalama problemi kapsamında incelenmiş ve daha verimli rota planlarının geliştirilmesi amaçlanmıştır. Dağıtım süreci, tek depolu ve kapasite kısıtlı Araç Rotalama Problemi (ARP) olarak ele alınmış; problemin çözümü için Clarke Wright tasarruf ile en yakın komşuluk arama algoritmaları kullanılmıştır. İşletmeden elde edilen gerçek veriler doğrultusunda Ekim 2025 dönemine ait on günlük dağıtım faaliyetleri MATLAB 2015a ortamında analiz edilmiş; oluşturulan rotalar toplam mesafe, toplam dağıtım maliyeti ve CO₂ emisyonu bakımından mevcut uygulama ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen bulgular, Clarke Wright tasarruf algoritmasının ortalama değerler esas alındığında mevcut duruma kıyasla toplam mesafeyi yaklaşık %22,24, toplam maliyeti %8,65 ve CO₂ emisyonunu %22,24 azalttığını göstermektedir. Çalışma, klasik sezgisel yöntemlerin gerçek işletme verileri üzerinde karar destek amacıyla etkili biçimde kullanılabileceğini ve çevresel göstergelerin rota değerlendirmesine dâhil edilmesinin uygulamaya anlamlı katkı sağladığını göstermektedir.

🔖

Cite This Article

Çoğman, E., Turhan, E. (2026). Vehicle Routing Optimization with Heuristic Algorithms: A Case Study on A Retail Company in Muğla. İstatistik ve Uygulamalı Bilimler Dergisi, Sayı: 14. https://doi.org/10.52693/jsas.1845640

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (37)

  1. H. Zijm, M. Klumpp, S. Heragu, and A. Regattieri, “Operations, logistics and supply chain management: definitions and objectives,” in Logistics and Supply Chain Management, Cham, Switzerland: Springer, 2018, pp. 27–42.
  2. W. Liu, Y. Liang, X. Bao, J. Qin, and M. K. Lim, “China's logistics development trends in the post COVID-19 era,” International Journal of Logistics Research and Applications, vol. 25, no. 6, pp. 965–976, 2022.
  3. Statista, "Logistics- Industry overview," 2025. [Online]. Available: https://www.statista.com/markets/419/topic/491/logistics/. [Accessed: Dec. 5, 2025]
  4. G. S. Çekerol, Lojistik Yönetimi. Eskişehir, Türkiye: Anadolu Üniversitesi Basımevi, 2013.
  5. M. Tanyaş, A. Sıcakyüz, H. İnaç, and B. Tan, İstanbul Lojistik Sektör Analizi Raporu, MÜSİAD Araştırma Raporları, no. 95, İstanbul, Türkiye, 2015.
  6. A. Izadi, M. Nabipour, and O. Titidezh, “Cost models and cost factors of road freight transportation: A literature review and model structure,” Fuzzy Information and Engineering, vol. 11, no. 3, pp. 257–278, 2019.
  7. D. Cattaruzza, N. Absi, D. Feillet, and J. González-Feliu, “Vehicle routing problems for city logistics,” EURO Journal on Transportation and Logistics, vol. 6, no. 1, pp. 51–79, 2017.
  8. E. Boz, A. Çalık, and Y. Şahin, “Yeşil zaman pencereli ve eş zamanlı topla dağıt araç rotalama problemlerinin metasezgisel yöntemlerle çözümü,” Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, vol. 39, no. 2, pp. 757–770, 2024.
  9. C. A. Popescu, A. M. Ifrim, C. I. Silvestru, T. G. Dobrescu, and C. Petcu, “An evaluation of the environmental impact of logistics activities: A case study of a logistics centre,” Sustainability, vol. 16, no. 10, p. 4061, 2024.
  10. M. Asghari and S. M. J. Mirzapour Al-e-Hashem, “Green vehicle routing problem: A state-of-the-art review,” International Journal of Production Economics, vol. 231, art. no. 107899, 2021.
  11. H. M. Alakaş, Ş. Kızıltaş, T. Eren, and E. Özcan, “Sıfır atık projesi kapsamında atıkların toplanması: Kırıkkale ilinde homojen çok araçlı araç rotalama uygulaması,” Harran University Journal of Engineering, vol. 3, no. 3, pp. 190–196, 2018.
  12. Y. S. Türkan and G. Parlak, “Yemek siparişleri dağıtımı araç rotalama problemi için bir optimizasyon modeli,” Doğuş Üniversitesi Dergisi, vol. 25, no. 1, pp. 261–274, 2024.
  13. E. K. Toğrul, “Yeşil iki-aşamalı araç rotalama problemi: Gerçek yol eğimini dikkate alan yakıt tüketimi hesaplaması,” Journal of Turkish Operations Management, vol. 8, no. 1, pp. 215–240, 2024.
  14. H. R. Yazgan, S. E. Cömert, and E. N. Kılıç, “Araç rotalama probleminin sezgisel algoritmalar ile çözülmesi: Bir boya fabrikasında uygulama,” Journal of Turkish Operations Management, vol. 4, no. 2, pp. 549–563, 2020.
  15. R. F. Harahap and Sawaluddin, “Study vehicle routing problem using nearest neighbor algorithm,” Journal of Physics: Conference Series, vol. 2421, no. 1, Art. no. 012027, 2023.
  16. B. Meydan, “Araç rotalama problemlerinde sezgisel yöntemlerin kullanımı ve bir uygulama,” Dumlupınar Universitesi İİBF Dergisi, no. 12, pp. 163–176, 2023.
  17. E. Ekayanti and I. B. Efendi, “Capacitated vehicle routing problem (CVRP) with sweep and nearest neighbor algorithm,” Sinergi International Journal of Logistics, vol. 2, no. 1, pp. 17–29, 2024.
  18. F. D. Yılmazer, H. R. Yazgan, and S. E. Cömert, “Bir e-ticaret firmasındaki son adım teslimat probleminin farklı senaryolar altında incelenmesi,” Journal of Intelligent Systems: Theory and Applications, vol. 7, no. 1, pp. 30–42, 2024.
  19. B. Küçük and İ. Y. Coşkun, “Afet lojistiği’nde araç rotalama probleminin optimizasyonu: İstanbul ili Anadolu yakası örneği,” Maltepe Üniversitesi Akademik Bakış Dergisi, vol. 1, no. 1, pp. 53–64, 2025.
  20. H. K. İnkaya Zengin, S. Haldenbilen, and O. Polat, “Akıllı çöp konteynerleri ile değişken ağ yapısına sahip çöp rotalama optimizasyonu,” Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, vol. 30, no. 6, pp. 742–755, 2024.
  21. F. Dişkaya and S. E. Dinçer, “A sectoral application for green vehicle routing problem optimization with capacity constrained and heterogeneous fleet,” EKOIST Journal of Econometrics and Statistics, no. 40, pp. 183–198, 2024.
  22. S. Kulaç and G. Çağıl, “Bir iç lojistik sistem probleminin araç rotalama çözüm yöntemleri ile iyileştirilmesi,” International Journal of Engineering Research and Development, vol. 11, no. 2, pp. 528–541, 2019.
  23. B. D. Daşkın and K. Büyüközkan, “Karınca kolonisi algoritmasının gerçek hayat kapasiteli araç rotalama problemi için uygulanması,” El-Cezeri, vol. 9, no. 4, pp. 1466–1483, 2022.
  24. A. Güzey and M. H. Satman, “Collaborative truck/drone routing problem: An application to disaster logistics,” İstatistik ve Uygulamalı Bilimler Dergisi, no. 9, pp. 77–94, 2024.
  25. H. Caceres, M. Duran, H. Lespay, J. P. Contreras, and R. Batta, “School bus routing problem with open offer policy: A case study in a New York school district,” Computers & Industrial Engineering, Art. no. 111526, 2025.
  26. J.-F. Chen and T.-H. Wu, “Vehicle routing problem with simultaneous deliveries and pickups,” Journal of the Operational Research Society, vol. 57, no. 5, pp. 579–587, 2006.
  27. S. B. Bozkurt Keser, A. Toprak, F. E. Ciğer, M. Demiröz, and İ. Sarıçiçek, “Genetik algoritma ile eş zamanlı topla-dağıt araç rotalama: İstanbul Anadolu yakası için bir uygulama,” Journal of the Institute of Science and Technology, vol. 11, no. 3, pp. 1686–1699, 2021.
  28. G. B. Dantzig and J. H. Ramser, “The truck dispatching problem,” Management Science, vol. 6, no. 1, pp. 80–91, 1959. [29] G. Clarke and J. W. Wright, “Scheduling of vehicles from a central depot to a number of delivery points,” Operations Research, vol. 12, no. 4, pp. 568–581, 1964. [30] M. Cengiz Toklu, “A fuzzy multi-criteria approach based on Clarke and Wright savings algorithm for vehicle routing problem in humanitarian aid distribution,” Journal of Intelligent Manufacturing, vol. 34, no. 5, pp. 2241–2261, 2023. [31] W. F. Mahmudy, A. W. Widodo, and A. H. Haikal, “Challenges and opportunities for applying meta-heuristic methods in vehicle routing problems: A review,” Engineering Proceedings, vol. 63, no. 1, p. 12, 2024.
  29. E. Turhan, “Çok depolu eş zamanlı topla dağıt yeşil araç rotalama problemi için hibrit meta sezgisel algoritma önerisi ve bir uygulama,” Ph.D. dissertation, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Pamukkale Üniversitesi, Denizli, Türkiye, 2024.
  30. E. Turhan, “Muğla’da faaliyet gösteren bir işletme için lojistik depo yeri belirleme ve araç rotalama problemlerine bütünleşik bir yaklaşım,” Akıllı Ulaşım Sistemleri Dergisi, vol. 8, no. 2, pp. 158–182, 2025.
  31. S. Ubeda, F. J. Arcelus, and J. Faulin, “Green logistics at Eroski: A case study,” International Journal of Production Economics, vol. 131, no. 1, pp. 44–51, 2011.
  32. H. R. Yazgan, S. Ercan, and C. Arslan, “Talep ve kapasite kısıtlı optimizasyon problemi için yeni bir melez algoritma,” Endüstri Mühendisliği, vol. 25, no. 1, pp. 16–28, 2014.
  33. B. Özoğlu, E. Çakmak, and T. Koç, “Clarke & Wright's savings algorithm and genetic algorithms based hybrid approach for flying sidekick traveling salesman problem,” Avrupa Bilim Teknoloji Dergisi, pp. 185–192, 2019. [37] M. Bellmore and G. L. Nemhauser, “The traveling salesman problem: A survey,” Operations Research, vol. 16, no. 3, pp. 538–558, 1968.
  34. T. Keskintürk, N. Topuk, and O. Özyeşil, “Araç rotalama problemleri ve çözüm yöntemleri,” İşletme Bilimi Dergisi, vol. 3, no. 2, pp. 77–107, 2016.
  35. I. Masudin, R. F. Sa'diyah, D. M. Utama, D. P. Restuputri, and F. Jie, "Capacitated vehicle routing problems: Nearest neighbour vs. Tabu search," International Journal of Computer Theory and Engineering, vol. 11, no. 4, pp. 76–79, 2019.
  36. J. Demšar, “Statistical comparisons of classifiers over multiple data sets,” Journal of Machine Learning Research, vol. 7, pp. 1–30, 2006.
  37. Y. Demirkan, İ. Peker, and A. C. G. Kısa, “Gıda tedarik zincirinde taşımacılık maliyetlerinin minimizasyonuna yönelik bir vaka çalışması,” İktisadi İdari ve Siyasal Araştırmalar Dergisi, vol. 7, no. 18, pp. 212–225, 2022.