Dergiler / Konya Journal of Engineering Sciences / 2020 / Cilt: 8 Sayı: 1

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

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

Sayfa
18–31
DOI
—

Özet

Esnek zaman pencereli araç rotalama problemi, belirli zaman aralıklarında servis görmek isteyen müşterilere, erken ya da geç hizmet verilmesine ceza maliyeti uygulanması koşuluyla izin veren zaman pencereli araç rotalama probleminin bir çeşididir. Bu çalışmada, ele alınan esnek zaman pencereli araç rotalama problemi için önce kümele-sonra rotala yöntemine dayalı bir yöntem önerilmiştir. İlk olarak müşteriler K-Means ve K-Medoids kümeleme algoritmalarına göre kümelenmiş, daha sonra ise karışık tam sayılı doğrusal programlama modeli yardımıyla rotalanmıştır. Son olarak, algoritmaların etkinliğini göstermek için ANOVA testi kullanılmış ve deneysel sonuçlar, algoritmalar ile elde edilen sonuçların firmanın gerçek maliyetleri ile karşılaştırıldığında daha iyi olduğunu göstermektedir.

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.

Anahtar kelimeler: Esnek Zaman Pencereli Araç Rotalama Problemi, K-Means Algoritması, K-Medoids Algoritması