KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi / 2020 / Cilt: 35 - Sayı: 2

Dinamik eş zamanlı topla dağıt araç rotalama probleminin çözümü için matematiksel model ve sezgisel yaklaşım: Rassal iteratif yerel arama değişken komşu iniş algoritması

Burak AYDOĞDU
Bahar ÖZYÖRÜK
Sayfa
563–580
Yayın Tarihi
2019-12-25
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Son olarak ve büyük boyutlu problemler önerilen R – İYA – DKİ algoritması ile çözülmüş ve sonuçlar paylaşılmıştır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Firmaların dağıtım ve toplama taleplerini karşılayacak en uygun rotaların bulunması için Araç Rotalama Problemleri (ARP) sıkça kullanılmaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Geliştirilen matematiksel modelin etkinliğini araştırmak için literatürde yer alan test problemleri kullanılmış ve sonuçlar değerlendirilmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Son olarak ve büyük boyutlu problemler önerilen R – İYA – DKİ algoritması ile çözülmüş ve sonuçlar paylaşılmıştır.
🔬Tür:Literatür & Derleme Çalışması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Dinamik · eşzamanlı topla-dağıt · araç rotalama problemi

Özet

Firmaların dağıtım ve toplama taleplerini karşılayacak en uygun rotaların bulunması için Araç Rotalama Problemleri (ARP) sıkça kullanılmaktadır. Gerçek hayatta, gün içerisinde gelen yeni toplama taleplerinin dolaşımda olan araçlar tarafından karşılanması taşıma maliyetlerini azaltacaktır. Bu bağlamda müşterilerden gelen yeni toplama taleplerinin dolaşımda olan araçlar tarafından karşılanabilmesi amacıyla Dinamik Eş Zamanlı Topla-Dağıt Araç Rotalama Problemi (DETD_ARP) için yeni bir matematiksel model geliştirilmiştir. Geliştirilen matematiksel modelin etkinliğini araştırmak için literatürde yer alan test problemleri kullanılmış ve sonuçlar değerlendirilmiştir. Matematiksel model ile elde edilen sonuçlar değerlendirilmiş ve problem boyutu arttıkça çözüm süresinin üstel olarak arttığı görülmüştür. Bu çalışma kapsamında problemin kısa sürede çözebilmek için sezgisel algoritmalardan faydalanılmıştır. Rassal İteratif Yerel Arama Değişken Komşu İniş (R – İYA – DKİ) algoritması adında yeni bir algoritma geliştirilmiştir. R – İYA – DKİ’de üst(hyper) sezgiseller kullanılarak komşuluk yapılarının uygulama sırası azalan permütasyon yöntemine göre sürekli olarak değiştirilmiştir. Geliştirilen algoritmanın etkinliğini değerlendirmek için çalışma kapsamında matematiksel model ile elde edilen sonuçlar kullanılmıştır. Sonuçlara bakıldığında geliştirilen sezgisel algoritmanın matematiksel model ile elde edilen sonuçlara yakın sonuçlar verdiği görülmüştür. Son olarak ve büyük boyutlu problemler önerilen R – İYA – DKİ algoritması ile çözülmüş ve sonuçlar paylaşılmıştır.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

AYDOĞDU, B., ÖZYÖRÜK, B. (2019). Dinamik eş zamanlı topla dağıt araç rotalama probleminin çözümü için matematiksel model ve sezgisel yaklaşım: Rassal iteratif yerel arama değişken komşu iniş algoritması. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 35 - Sayı: 2, 563–580. https://ajindex.com/articles/19790

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (15)

  1. Dantzig, G. B., and Ramser, J. H., The Truck Dispatching Problem. Management Science, 6(1), 80-91,1959.
  2. Clarke, G. and Wright, J. Scheduling of vehicles from a central depot to a number of delivery points. Operations Research, 12, 568–581,1964.
  3. Erol, V., Araç rotalama problemleri için popülasyon ve komşuluk tabanlı metasezgisel bir algoritmanın tasarımı ve uygulaması, Yüksek Lisans Tezi, Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul, 2006.
  4. Laporte, G., The traveling salesman problem, the vehicle routing problem, and their ımpact on combinatorial optimization, International Journal of Strategic Decision Sciences, 1(2), 82-92, 2010.
  5. Weise T., P. A., Planning and packing problems, solving real-world vehicle routing problems with evolutionary algorithms, Natural Intelligence for Scheduling, Warsaw: Springer, 2010.
  6. Göksal, F., Eşzamanlı topla-dağıt araç rotalama problemi için sezgisel yaklaşımlar: genetik algoritma ve kuş sürüsü eniyileme, Yüksek Lisans Tezi, Gazi Üniversitesi,
  7. Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara, 2010.
  8. Ropke, S., Pisinger., D., A unified heuristic for a large class of vehicle routing problems with backhauls, European Journal of Operational Research, 171(3), 750-775, 2006.
  9. Min, H., The multiple vehicle routing problem with simultaneous delivery and pickup points, Transportation Research A, 23(5), 377- 386, 1989.
  10. Halse, K., Modeling and solving complex vehicle routing problems, Ph.D thesis, Technical University of Denmark, Institute of Mathematical Statistics and Operations Research, 1992.
  11. Salhi, S., Nagy, G., A cluster insertion heuristic for single and multiple depot vehicle routing problems with backhauling, Journal of the Operational Research Society, 50(10), 1034–1042, 1999.
  12. Dethloff, J., Vehicle routing and reverse logistics: The vehicle routing problem with simultaneous delivery and pick-up, OR Spektrum, 23(1), 79-96, 2001.
  13. Tang, F.A., Galvao, R.D., Vehicle routing problem with simultaneous pick-up and delivery service, Journal of the Operational Research Society of India, 39, 19-33, 2002.
  14. Nagy, G., Salhi, S., Heuristic algorithms for single and multiple depot vehicle routing problems with pickups and deliveries, European Journal of Operational Research, 162(1), 126–141, 2005.
  15. Crispim, J., Brandao, J., “Metaheuristics applied to mixed and simultaneous extensions of vehicle routing problems with backhauls”, Journal of the Operational Research Society, Cilt 56, 1296–1302, 2005. Dell’Amico, M., Righini, G., Salani, M., “A branch-a