Solving Facility Placement (p-Hub) Problem Using Artificial Bee Colony

Tesis Yerleştirme (p-Hub) Probleminin Yapay Arı Kolonisi Kullanılarak Çözülmesi

Abstract

Facility (p-Hub) allocation problem is known as the complexity class of decision problems that can be verified in polynomial time aiming to locate the strategies of goods, services and information distribution system. In the distribution systems, a network of nodes interconnected by dedicated lines can be designed to achieve a desired level of service quality at an acceptable cost. The designed solution of this network may not be cost effective. Therefore, in order to reduce the total transportation cost, some hubs can be used which serve as a fusion or routing point for other nodes. Transportation management, urban management, positioning of service centers, the design of sensor networks, computer engineering, the design of computer networks, the design of communication networks, power engineering, the location of repair centers, maintenance and monitoring of electrical lines, such as the design of manufacturing systems to create such networks in the hub ' s are used. A challenging point with hubs is to decide which nodes may have different network properties and be used as hub location points. A good solution in a short time is more effective than the best solution obtained by long calculations. In order to obtain both optimal solutions in a short time, heuristic based algorithms have recently been employed in the solution of p-Hub problems. Therefore, in this study, Artificial Bee Colony (ABC) algorithm is proposed to solve p-Hub position problem. In this study, ABC algorithm is applied in three different cases depending on the number of nodes for p-Hub location allocation problem solving. The first case consists of three fixed plants in the center and a total of twenty nodes, the second case consists of six fixed facilities in the center and thirty nodes connected to them, the third case consists of seven fixed facilities in the center and forty nodes connected to these facilities. The minimum space allocation cost function solutions obtained by ABC algorithm are given in tables and graphs. The results obtained were compared with the results of Particle Swarm Optimization in the literature. As a result of the study, it was seen that ABC achieved better results in p-Hub space allocation problem solving. Therefore, the proposed ABC algorithm has shown that it is a suitable method for the solution of the facility allocation (pHub) problem.

Özet

Tesis (p-Hub) yerleştirme problemi, mal, hizmet ve bilgi dağıtım sistemi stratejilerini konumlandırmayı amaçlayan polinomsalzamanda doğrulanabilen karar problemlerinin karmaşıklık sınıfı olarak bilinmektedir. Dağıtım sistemlerinde istenen düzeyde birhizmet kalitesini kabul edilebilir bir maliyetle elde etmek için birbirine tahsis edilmiş hatlarla birbirine bağlanmış düğümlerden oluşanbir ağ tasarlanabilir. Tasarlanan bu ağın uygun çözüm maliyetli olmayabilir. Bundan dolayı toplam ulaşım maliyetini azaltmatabilmekamacıyla, diğer düğümler için birleştirme veya yönlendirme noktası olarak çalışan bazı tesisler (hublar) kullanılabilir. Taşımacılıkyönetimi, kentsel yönetim, servis merkezlerinin konumlandırılması, sensör ağlarının tasarımı, bilgisayar mühendisliği, bilgisayarağlarının tasarımı, iletişim ağlarının tasarımı, güç mühendisliği, onarım merkezlerinin konumunu, elektrik hatlarının bakımı veizlenmesi ile imalat sistemlerinin tasarımı gibi sorunların çözümünde bu tür ağları oluştururken hub'lar kullanılmaktadır. Hub'lı zorlubir nokta, hangi düğümlerin ağ özelliklerinin farklılık gösterebileceğine ve hub konum noktaları olarak kullanılacağına kararvermektir. Hub’lı yer tahsisinde kısa zamandaki iyi bir çözüm, uzun hesaplamalar sonucunda elde edilen en iyi çözümden dahaetkilidir. Hem kısa zamanda hemde optimum çözüm elde edebilmek amacıyla p-Hub problemlerinin çözümünde son zamanlardasezgisel temelli algoritmalar işe koşulmaktadır. Bundan dolayı bu çalışmada p-Hub konum problemini çözmek için Yapay Arı Koloni(YAK) algoritması önerilmiştir. Bu çalışmada, YAK algoritması p-Hub yer tahsisi problem çözümü için düğüm sayısına bağlı olaraküç farklı durumda uygulanmıştır. Birinci durum merkezde sabit olarak bulunan üç adet tesis ve toplam yirmi düğüm, ikinci durummerkezde sabit altı adet tesis ve bunlara bağlı otuz düğüm, üçüncü durum ise merkezde sabit yedi tesis ve bu tesislere bağlı kırkdüğümden oluşmaktadır. YAK algoritması ile elde edilen minimum yer tahsisi maliyet fonksiyonu çözümleri tablolar ve grafiklerleverilmiştir. Elde edilen sonuçlar literatürde yer alan Parçacık Sürü Optimizasyonu sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Çalışma sonucundap-Hub yer tahsisi problem çözümünde YAK’ın daha iyi sonuç elde ettiği görülmüştür. Bundan dolayı yönerilen YAK algoritmasınıntesis tahsisi (p-Hub) problemi çözümü için uygun bir yöntem olduğunu göstermiştir.