KONTEYNER YÜKLEME PROBLEMLERİNİN İNCELENMESİ VE LOJİSTİK SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA
Öz
Günümüzde teknolojinin gelişmesi ve küreselleşme ile artan ticaret hacmi, lojistik operasyonlarının optimizasyonunu zorunlu hale getirmiştir. Bu operasyonları yüksek hızda, yüksek doğrulukta ve düşük maliyetle yürütmek için matematiksel optimizasyon araçları ve modelleri sıklıkla kullanılmaktadır. Konteyner yükleme problemleri, sık karşılaşılan lojistik optimizasyon problemlerinden biridir. Optimum sonuçlara ulaşabilmek için kesin çözüm veren algoritmaların kullanılmasının yanı sıra, büyük boyutlu problemlerin çözümünde kesin algoritmalar yetersiz kalabilmektedir. Bu çalışmada, bir filtre fabrikasının lojistik operasyonları incelenerek, ticari araçların ve konteynerlerin karmaşık yük ve yükleme planlarının optimizasyonu amaçlanmaktadır. Kutulama algoritmaları, konteyner sayısının azaltılması ve yükleme hızının arttırılması amacıyla geliştirilerek uygun optimal kararların alınmasında kullanılacaktır.
Kaynakça
- Araújo, E.J., Chaves, A.A., Salles Neto, L.L., Azevedo A.T. Pareto clustering search applied for 3D container ship loading plan problem. Expert Systems with Applications, 2016, 44, 50-57
- Araya, I., Riff, M.C. A beam search approach to the container loading problem. Computers & Operations Research. 2014, 43, 100-107
- Bischoff, E.E., Marriott, M.D. A comparative evaluation of heuristics for container loading, European Journal of Operational Research. 1990, 44, 267.
- Bortfeldt, A., Wäscher, G. Container loading problems-A state of art review. European Journal of Operational Research .2013, 229, 1-20
- Che, C.H., Huang, W., Lim, A., Zhu, W. The multiple container loading cost minimization problem. European Journal of Operational Research, 2011, 214, 3, 501-511
- Murat, E., Çanci, M. Lojistik Yönetimi. 4 rd ed.; UTIKAD Yayınları, Istanbul,Turkiye
- George J.A., Robinson, D.F. A heuristic for packing boxes into a container. Computers and Operations Research, 1980, 7, 147-156.
- Gonçalves, J.F., Resende, M. G. C. A parallel multi-population biased random- key genetic algorithm for a container loading problem. Computers & Operations Research, 2012, 39, 179-190
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
-
Bölüm
-
Yayımlanma Tarihi
2 Ağustos 2016
Gönderilme Tarihi
13 Temmuz 2016
Kabul Tarihi
-
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2016 Cilt: 3 Sayı: 5