Stokastik Toplama Talepli Çok Depolu Eş Zamanlı Topla Dağıt Araç Rotalama Problemi

---

Tezin Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2020

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: BESTE DESTİCİOĞLU

Danışman: BAHAR ÖZYÖRÜK

Özet:

Araç Rotalama Problemi (ARP), farklı lokasyonlarda yer alan müşterilerin dağıtım/ toplama taleplerini karşılamak için bir veya birden fazla depodan hareket eden araçların minimum maliyet ile rotalarının belirlenmesi problemidir. Günümüzde rekabet halindeki firmalar pazardan pay elde edebilmek için maliyetlerini düşürmek zorunda kalmaktadır. Maliyetlerini düşürmeye çalışan firmalar da, lojistik maliyetlerini minimuma indirmeye çalışmakta, böylece ARP firmalar için giderek önemli bir konu haline gelmektedir. Firmalar lojistik maliyetlerini düşürmek için müşterilere birden fazla depodan hizmet verebilmekte ve müşterilerin dağıtım talepleri ile toplama taleplerini aynı araç ile gerçekleştirmektedir. Gerçek hayat problemlerini incelediğimizde, taleplerin, müşteri lokasyonlarının veya müşteri hizmet sürelerinin kesin olarak bilinmediği Stokastik Araç Rotalama Problemleri (SARP) ile klasik araç rotalama problemine (KARP) göre daha çok karşılaşıldığı görülmektedir. Literatürdeki çalışmalar incelendiğinde ise, en çok Stokastik Talepli Araç Rotalama Probleminin (STARP) araştırmacılar tarafından çalışıldığı dikkat çekmektedir. Bu çalışmada da Stokastik Toplama Talepli Çok Depolu Eş Zamanlı Topla Dağıt Araç Rotalama Problemi (STT_ÇD_ETDARP) incelenmiştir. Çalışmada, müşterilerin toplama taleplerinin normal dağılımından geldiği varsayılmıştır. Çalışmada öncelikle deterministik talebin yer aldığı Çok Depolu Eş Zamanlı Topla Dağıt Araç Rotalama Problemi (ÇD_ETD_ARP) için matematiksel model önerisinde bulunulmuş ve bu modelin etkinliği test edilmiştir. Devamında ise STT_ÇD_ETDARP için şans kısıtlı programlama yaklaşımı kullanılarak stokastik programlama modeli geliştirilmiştir. Geliştirilen model doğrusal olmayan kısıtlar içerdiğinden, ilk önce stokastik model, doğrusal dönüşüm metodu kullanılarak doğrusal hale getirilmiştir. Devamında ise rassal olarak oluşturulan test problemleri kullanılarak modelin etkinliği test edilmiştir