Bu çalışmada, Çok Bölmeli Araç Rotalama Problemi (ÇB-ARP) ele alınmıştır. Günlük hayatta marketler, firmalar ve kurumlar bazı ürünleri müşterilerine teslim ederken ya da belirli noktalardan toplarken, bu ürünleri araç içinde farklı bölmelere koymaları gerekmektedir. Bazı ürünlerin oda sıcaklığında, bazılarının soğuk olarak taşınması gerekmektedir. Bazı atıkların, kimyasal ürünlerin ya da yakıtların diğer ürünlerle karıştırılmadan taşınması gerekmektedir. Bu yüzden dağıtım ya da toplama yapan araç filosundaki her bir aracın birden fazla bölmeye sahip olması ve dağıtılan ya da toplanan ürünlerin ilgili bölmelerde taşınması gerekmektedir. Bu makalede çalışılan ÇB-ARP, bir, iki ve üç bölmeli araç senaryoları dahilinde ayrı ayrı ele alınmıştır. Çözüm yöntemi olarak melez bir Genetik Algoritma (GA) kullanılmış ve bu algoritma Araç Rotalama Problemi (ARP) literatüründe sıklıkla kullanılan bir problem örnek seti üzerinde uygulanmıştır. Sonuç olarak bu çalışmadaki ÇB-ARP modeli için yeni referans sonuçları üretilmiş ve sonuçlar yorumlanmıştır.
Çok Bölmeli Araç Rotalama Problemi Melez Genetik Algoritma Sezgisel Arama
In this study, a Multi-Compartment Vehicle Routing Problem (MC-VRP) was studied. In daily life, markets, companies and organizations need to load their certain products into different compartments in vehicles during the delivery or collecting of these products. Some of the products need to be carried in cold temperature while others in ambient temperature. Some wastes, chemical products or fuel types need to be transported in the same vehicle separately. Therefore, the transportation fleet must have vehicles with separate compartments and the different products must be either delivered or collected in related compartments of these vehicles. The MC-VRP studied in this paper was taken into consideration with three scenarios of vehicles with one-, two-, or three-compartments. As the solution method, a hybrid Genetic Algorithm (GA) was used and applied on a well-known problem instance set in Vehicle Routing Problem (VRP) literature. As a result, new benchmark results were obtained for the version of MC-VRP in this study and these results were evaluated.
Multi-Compartment Vehicle Routing Problem Hybrid Genetic Algorithm Heuristic Search
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | Mühendislik |
Bölüm | Araştırma Makalesi |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 15 Ocak 2021 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2021 |
Dokuz Eylül Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi Dekanlığı Tınaztepe Yerleşkesi, Adatepe Mah. Doğuş Cad. No: 207-I / 35390 Buca-İZMİR.