Cluster-First Route-Second Approach For The Solution Of Vehicle Routing Problem With Soft Time Windows; A Supermarket Chain Application

ESNEK ZAMAN PENCERELİ ARAÇ ROTALAMA PROBLEMİNİN ÇÖZÜMÜ İÇİNÖNCE KÜMELE-SONRA ROTALA TEMELLİ BİR YÖNTEM ÖNERİSİ; BİR SÜPERMARKET ÖRNEĞİ

Abstract

The vehicle routing problem with soft time windows is a type of vehicle routing problem with time windows which allow to serve customers outside their time windows, but the penalty costs is applied for the company for early or late service. In this study, an approach consisted of two stages as "cluster-first route-second” is proposed for the vehicle routing problem with soft time windows. Firstly, customers are clustered according to K-Means and K-Medoids clustering algorithms, then routed by the help of mixed integer linear programming model. Finally, the ANOVA test is used to show the effectiveness of the algorithms and the experimental results showed that the results obtained with the algorithms provides a better solution than the actual costs of the firm.

Özet

Esnek zaman pencereli araç rotalama problemi, belirli zaman aralıklarında servis görmekisteyen müşterilere, erken ya da geç hizmet verilmesine ceza maliyeti uygulanması koşuluyla izinveren zaman pencereli araç rotalama probleminin bir çeşididir. Bu çalışmada, ele alınan esnekzaman pencereli araç rotalama problemi için önce kümele-sonra rotala yöntemine dayalı bir yöntemönerilmiştir. İlk olarak müşteriler K-Means ve K-Medoids kümeleme algoritmalarına görekümelenmiş, daha sonra ise karışık tam sayılı doğrusal programlama modeli yardımıylarotalanmıştır. Son olarak, algoritmaların etkinliğini göstermek için ANOVA testi kullanılmış vedeneysel sonuçlar, algoritmalar ile elde edilen sonuçların firmanın gerçek maliyetleri ilekarşılaştırıldığında daha iyi olduğunu göstermektedir.