Her biri yirmişer defa olacak şekilde 10 ve 15 otelli tur güzergahları simülasyon yoluyla oluşturulmuş ve firmanın kendi güzergahları ile karar destek sisteminden elde edilen turların süresi ve ortalama ulaşımda geçirilen süre karşılaştırılmış ve önerilen modelin her iki parametre açısından da önemli iyileştirmeler sağladığı gözlenmiştir.
📌 3 Maddede Bu Makale
🎯
Amaç & Hipotez:Çalışmanın amacı, turizm sektöründe kendisine ait bir araç filosu ile altmış adet otele hizmet veren bir ulaşım firması için önceden belirli otel ve otelden havalimanına gidecek müşteri sayılarına göre oteller ve havalimanı arasında yapılacak turların güzergahlarını en kısa sürede gerçekleşecek şekilde belirlemektir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Çalışmada sadece örnek durumlar için çözüm üretmekle sınırlı kalmayıp, firma için kullanabileceği bir karar destek sistemi oluşturmak ve firmanın elinde bulunan araç filosunun verimini arttırarak gün içinde daha çok tur yapabilme kapasitesine kavuşmasını minimum toplam süre ile sağlamak ve bir yolcunun ortalama ulaşımda geçirdiği süreyi azaltarak firmanın ulaşım hizmetine duyulan memnuniyeti arttırmak öncelikli hedef olarak belirlenmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Her biri yirmişer defa olacak şekilde 10 ve 15 otelli tur güzergahları simülasyon yoluyla oluşturulmuş ve firmanın kendi güzergahları ile karar destek sisteminden elde edilen turların süresi ve ortalama ulaşımda geçirilen süre karşılaştırılmış ve önerilen modelin her iki parametre açısından da önemli iyileştirmeler sağladığı gözlenmiştir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Araç rotalama · Tamsayılı Programlama · Karar Destek Sistemi
Özet
Çalışmanın amacı, turizm sektöründe kendisine ait bir araç filosu ile altmış adet otele hizmet veren bir ulaşım firması için önceden belirli otel ve otelden havalimanına gidecek müşteri sayılarına göre oteller ve havalimanı arasında yapılacak turların güzergahlarını en kısa sürede gerçekleşecek şekilde belirlemektir. Çalışmada sadece örnek durumlar için çözüm üretmekle sınırlı kalmayıp, firma için kullanabileceği bir karar destek sistemi oluşturmak ve firmanın elinde bulunan araç filosunun verimini arttırarak gün içinde daha çok tur yapabilme kapasitesine kavuşmasını minimum toplam süre ile sağlamak ve bir yolcunun ortalama ulaşımda geçirdiği süreyi azaltarak firmanın ulaşım hizmetine duyulan memnuniyeti arttırmak öncelikli hedef olarak belirlenmiştir. Problem Kapasite Kısıtlı Araç Rotalama problemi olarak bazı ek kısıtlarla birlikte kesin çözüm verecek şekilde Tamsayılı programlama yaklaşımı ile modellenmiştir. Her biri yirmişer defa olacak şekilde 10 ve 15 otelli tur güzergahları simülasyon yoluyla oluşturulmuş ve firmanın kendi güzergahları ile karar destek sisteminden elde edilen turların süresi ve ortalama ulaşımda geçirilen süre karşılaştırılmış ve önerilen modelin her iki parametre açısından da önemli iyileştirmeler sağladığı gözlenmiştir.
Pala, O., Aksaraylı, M., Cenger, A., Özlü, Y., Aksoy, M. A. (2017). Turizm Sektöründe Araç Rotalama Problemi Ve Karar Destek Sistemi Uygulaması. Adnan Menderes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt: 4 - Sayı: 4, 203–213. https://ajindex.com/articles/728687
CLARKE, G., ve WRIGHT, J. W. (1964). Scheduling Of Vehicles From A Central Depot To A Number Of Delivery Points. Operations research, 12(4), 568-581.
CORDEAU, J.F., GENDREAU, M., HERTZ, A., LAPORTE, G., ve SORMANY, J.S., (2004). "New Heuristics For The Vehicle Routing Problem.", Technical Report G-2004-33,
GERAD, Montreal, Canada. DANESHZAND, F. (2011). The Vehicle-Routing Problem. Logistics Operations And Management, 8, 127-153.
DANTZIG, G. B., ve RAMSER, J. H. (1959). The Truck Dispatching Problem. Management Science, 6(1), 80-91.
EKSIOGLU, B., VURAL, A. V., ve REISMAN, A. (2009). The Vehicle Routing Problem: A Taxonomic Review. Computers & Industrial Engineering, 57(4), 1472-1483.
GOLDEN, B. L., ve STEWART, W. R. (1978). Vehicle routing with probabilistic demands. In Computer Science and Statistics: Tenth Annual Symposium on the Interface, NBS Special Publication (Vol. 503, pp. 252-259).
GOLDEN, B. L., MAGNANTI, T. L., ve NGUYEN, H. Q. (1972). Implementing Vehicle Routing Algorithms. Networks, 7(2), 113-148.
KARA, I., LAPORTE, G., ve BEKTAS, T. (2004). A Note On The Lifted Miller–Tucker–Zemlin Subtour Elimination Constraints For The Capacitated Vehicle Routing Problem. European Journal Of Operational Research, 158(3), 793-795.
KARAGÜL, K., ve GÜNGÖR, İ. (2014a). Havalimanindan Otellere Tek Tip Araçlarla Turist Dağitimi Problemine Çözüm Önerisi Ve Alanya Uygulamasi. Dumlupinar University Journal Of Social Science/Dumlupinar Üniversitesi Soysyal Bilimler Dergisi. KARAGUL, K., ve GÜNGÖR, İ. (2014b). A Case Study Of Heterogeneous Fleet Vehicle Routing Problem: Touristic Distribution Application In Alanya. An International Journal of Optimization and Control, 4(2), 67. KUMAR, S. N., ve PANNEERSELVAM, R. (2012). A Survey On The Vehicle Routing Problem And Its Variants. Intelligent Information Management, 4(03), 66. LAPORTE, G. (1992). The Vehicle Routing Problem: An Overview Of Exact And Approximate Algorithms. European journal of operational research, 59(3), 345-358.
LEVIN, A. (1971). Scheduling And Fleet Routing Models For Transportation Systems. Transportation Science, 5(3), 232-255.
LIN, S. W., LEE, Z. J., YING, K. C., ve LEE, C. Y. (2009). Applying Hybrid Meta-Heuristics For Capacitated Vehicle Routing Problem. Expert Systems With Applications, 36(2), 1505-1512.
ŞAHIN, Y., ve EROĞLU, A. (2014). Kapasite Kısıtlı Araç Rotalama Problemi İçin Metasezgisel Yöntemler: Bilimsel Yazın Taraması. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi D