Bu çalışma hazır beton santrallerinin beton sevkiyatı verimliliğini arttırmaya yönelik bir transmikser rotalama modeli oluşturmayı ve bu modele uygun çözüm yöntemlerini sunmayı amaçlamaktadır. Bu çalışmada araç rotalama probleminin bir çeşidi olan kapasite kısıtlı ve zaman pencereli araç rotalama problemi kullanılarak, hazır beton taşıma operasyonlarına özgü kısıtlar da eklenerek, bir karma tam sayılı doğrusal programlama modeli oluşturulmuştur. Bu modelin amacı transmikserlerin katettiği toplam mesafeyi ve kullanılan toplam transmikser sayısını azaltarak, taşıma operasyonlarının maliyetini azaltmaktır. Model ilk olarak Gurobi Optimizer kullanılarak kesin çözüm yöntemleriyle ele alınmıştır. Fakat araç rotalama probleminin NP-zor sınıfında olması, müşteri sayısı arttıkça modelin karmaşıklığını arttırmıştır ve bu da problemin çözüm süresini uzatmıştır. Bu nedenle model, bu çalışma için geliştirilen sezgisel bir yöntemle çözülmüştür. Elde edilen sonuçlar, Gurobi Optimizer’in makul bir hesaplama süresiyle 15 müşteriye ve 15 araca kadar optimal çözümler sağladığını, sunulan sezgisel yöntemin ise ortalama 3.39%’lık bir maliyet artışıyla hızlı bir şekilde optimale yakın çözümler verdiğini göstermektedir.
This study aims to develop a truck mixer routing model to increase the efficiency of concrete delivery operations in concrete plants and to propose suitable solution methods for the model. In this study, a mixed-integer linear programming model was developed, based on a variant of the vehicle routing problem known as the capacitated vehicle routing problem with time windows, by incorporating constraints specific to concrete transportation. The objective of the model is to reduce transportation costs by minimizing the total distance travelled by truck mixers and the total number of truck mixers used. The model was first addressed by exact solution methods in Gurobi Optimizer. Since the vehicle routing problem is classified as an NP-hard problem, the complexity of the model increases with the number of customers, leading to a longer computation time. Thus, the model was addressed by a heuristic method developed for this study. The results show that the Gurobi Optimizer provided optimal solutions for up to 15 customers and 15 vehicles within a reasonable computation time, whereas the heuristic method quickly provided near-optimal solutions with a 3.39% cost increase on average.
| Primary Language | English |
|---|---|
| Subjects | Civil Engineering (Other) |
| Journal Section | Research Article |
| Authors | |
| Submission Date | March 1, 2024 |
| Acceptance Date | November 10, 2024 |
| Publication Date | December 25, 2024 |
| DOI | https://doi.org/10.21923/jesd.1445781 |
| IZ | https://izlik.org/JA34TU89XF |
| Published in Issue | Year 2024 Volume: 12 Issue: 4 |