Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2017
Öğrenci: BURAK AYDOĞDU
Danışman: BAHAR ÖZYÖRÜK
Özet:Tedarik Zinciri Yönetiminin (TZY) önemli bir unsuru olan Araç Rotalama Problemleri (ARP) artan rekabet ortamında firmaların iyileştirmeleri gereken operasyonel süreçlerin başında gelmektedir. Firmaların birbirleri ile olan rekabetlerinde en önemli unsurlardan bir tanesi de maliyet kriteridir. Firmalar müşterilere yapılacak olan dağıtım faaliyetlerinden kaynaklanan maliyetlerin yanında, yasal ve çevresel zorunluluklar nedeniyle geri dönüşümlü/depozitolu ürünlerin toplanmasından dolayı ek maliyetlerle karşılaşabilmektedir. Gerçek hayatta müşterilerden gelen geri dönüşümlü/depozitolu ürünlerin toplanmasına ilişkin taleplerin dolaşımda bulunan araçlar tarafından karşılanması maliyet açısından firmalara büyük avantaj sağlayacaktır. Bu çalışma kapsamında firmaların dağıtım ve toplama taleplerini minimum maliyetle karşılamak amacıyla Dinamik Eş Zamanlı Topla Dağıt Araç Rotalama Problemi (DETD_ARP) ele alınmıştır. Tez kapsamında DETD_ARP için yeniden eniyileme süreci olarak periyodik ve sürekli yeniden eniyileme süreçlerinden, periyodik yeniden eniyileme süreci tercih edilmiştir. Bu süreç birinci aşama (statik problem) ve yeniden rotalamanın yapıldığı ikinci aşama (dinamik problem) olarak ikiye ayrılmıştır. Birinci aşamada Eş Zamanlı Topla Dağıt Araç Rotalama Problemi (ETD_ARP) için literatürde yer alan bir matematiksel model kullanılmıştır. İkinci aşamada ise DETD_ARP için ayrıt tabanlı 0 1 tam sayılı bir matematiksel model geliştirilmiştir. Geliştirilen matematiksel modelin etkinliği literatürde yer alan problemler kullanılarak değerlendirilmiştir. DETD_ARP NP-Zor bir problem olduğu için orta ve büyük boyutlu problemler için makul sürelerde (7200sn) eniyi çözümü bulmak mümkün olmamıştır. Bu yüzden, problemin çözümü için Tavlama Benzetimi(TB), Yerel Arama Algoritması(YA) ile üst sezgisellerin(hyper-heuristics) kullanıldığı Tavlama Benzetimi Tabu Arama(TB-TA) ve Yerel Arama-Rassal Değişken Komşu İniş (YA-RDKİ) algoritmaları kullanılmıştır. Sezgisel algoritmaların performans değerlendirmesi ilk aşama(statik) için yine literatürde yer alan problemler kullanılarak yapılmıştır. Yapılan değerlendirme neticesinde TB-TA algoritmasının diğer sezgisel algoritmalara göre daha iyi sonuçlar verdiği görülmüştür. Son olarak, DETD_ARP'nin TB-TA algoritması ile elde edilen sonuçları değerlendirilmiştir.