Modelin karmaşık yapısından dolayı, sezgisel yöntem ile doğrusal programlamayıbirlikte kullanan genetik algoritma tabanlı melez bir çözüm yöntemi geliştirilmiş ve üretilen farklı boyuttaki testproblemleri için GAMS-CPLEX ve geliştirilen çözüm yönteminden elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır.
📌 3 Key Takeaways
🎯
Objective & Hypothesis:Artan çevre bilinci, kanunlar ve ekonomik nedenler, son yıllarda tersine lojistik konusuna olan ilgiyi arttırmıştır.Tersine lojistik konusunda en önemli ve ilgi çekici problemlerden birisi, tersine lojistik ağı tasarımıdır.
📊
Key Findings & Data:Buçalışmada, genel bütünleşik bir lojistik ağı tasarımı için kapasite kısıtlı, çok aşamalı, çok ürünlü bir karmatamsayılı doğrusal programlama modeli geliştirilmiştir.
💡
Conclusion & Impact:Modelin karmaşık yapısından dolayı, sezgisel yöntem ile doğrusal programlamayıbirlikte kullanan genetik algoritma tabanlı melez bir çözüm yöntemi geliştirilmiş ve üretilen farklı boyuttaki testproblemleri için GAMS-CPLEX ve geliştirilen çözüm yönteminden elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Geri kazanım · ağ tasarımı · matematiksel model
Özet
Artan çevre bilinci, kanunlar ve ekonomik nedenler, son yıllarda tersine lojistik konusuna olan ilgiyi arttırmıştır.Tersine lojistik konusunda en önemli ve ilgi çekici problemlerden birisi, tersine lojistik ağı tasarımıdır. Buçalışmada, genel bütünleşik bir lojistik ağı tasarımı için kapasite kısıtlı, çok aşamalı, çok ürünlü bir karmatamsayılı doğrusal programlama modeli geliştirilmiştir. Problem, ileri ve geri ağda yer alan tesislerin sayı veyerlerinin belirlenmesi ile müşteri taleplerinin minimum maliyetle karşılanacağı dağıtım ağının tasarlanmasıkararlarını içermektedir. Modelin karmaşık yapısından dolayı, sezgisel yöntem ile doğrusal programlamayıbirlikte kullanan genetik algoritma tabanlı melez bir çözüm yöntemi geliştirilmiş ve üretilen farklı boyuttaki testproblemleri için GAMS-CPLEX ve geliştirilen çözüm yönteminden elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır.
Fleischmann, M., Bloemhof-Ruwaard, J.M., Dekker, R., van der Laan, E., van Nunen, J.A.E.E. And van Wassenhove, L.N., “Quantitative models for reverse logistics: a review (Invited Review)”, European Journal of Operational Research, Cilt 103, No 1, 1-17, - Fleischmann M., Beullens, P., Bloemhof-Ruwaard, J.M., van Wassenhove, L.N., “The Impact of Product Recovery on Logistics Network Design”, Production and Operations Management, Cilt, No 2, 156, 2001.
Brito, M.P., Dekker, R., “Reverse Logistics-A Framework”, Econometric Institute Report EI -38, Erasmus University Rotterdam, The Netherlands, 1-19, 2002.
Zarei, M., Mansour, S., Kahsan, A.H., Karimi, B., “Designing a Reverse Logistics Network for Endof- Life Vehicles Recovery”, Mathematical Problems in Engineering, doi:10.1155/2010/649028, 2010.
Elwany, H., Fors, N., Harraz, N., Galal, N. “Reverse logistics network design: review of models and solution techniques”, Proceedings of the 37th International Conference on Computers and Industrial Engineering, Alexandria, Egypt, October 20-23, 2007.
Akcali, E., Cetinkaya, S., Uster, H. “Network design for reverse and closed- loop supply chains: an annotated bibliography of models and solution approaches”, Networks, Cilt 53, 231–248, 2009.
Demirel, N.Ö., Gökçen, H. “Logistics Network Design for Recoverable Manufacturing Systems: Literature Survey”, Journal of The Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, Cilt 23, No 4, 903-912, 2008.
Chanintrakul, P., Mondragon, A.E.C., Lalwani, C., Wong, C.Y., “Reverse logistics network design: a state-of-the-art literature review”, International Journal of Business Performance and Supply Chain Modelling, Cilt 1, No 1, 61–81, 2009.
Ilgin, M.A., Gupta, S.M. “Environmentally conscious manufacturing and product recovery (ECMPRO): A review of the state of the art”, Journal of Environmental Management, Cilt, 563–591, 2010.
Emel, G.G., Taşkın, Ç. “Genetik algoritmalar ve uygulama alanları”, Uludağ Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt XXI, No 1, 129-152, 2002.
Kusumastuti, R.D., Piplani, R., Lim, G.H. “An Approach to Design Reverse Logistics Networks for Product Recovery”, International Engineering Management Conference, Cilt 3, -1243, 18-21 Ekim 2004.
Ko, H.J., Evans, W. “A genetic algorithm-based heurist