THE OPERATION PROCESS OF THE TURKISH SHIPPING SECTOR: A LINEAR INTEGER PROGRAMMING MODEL FOR FUZZY LOGIC PROBLEM

Abstract

The aim of this study is to minimize the shipping costs, by combining fuzzy logic with integer linear programming model, in analyzing the performance of the operation process of the shipping sector, different flowing or forwarding route, pricing policy, operation analysis and the cargo systems. In addition,, we compared the total cost, total charge and total number of cargo of both firm and model for the first, second and third ten-day-periods of January 2005. As a result of this comparison, we showed that fuzzy logic problem is solved more efficiently by using a linear integer programming model. Moreover, a significant decline in costs is achieved

Keywords

• Fuzzy Logic,Decision Making Theory,Linear-Integer Programming

TAŞIMACILIK SEKTÖRÜNÜN İŞLEYİŞ SÜRECİ, BULANIK DAĞITIM PROBLEMİNİN TAMSAYILI DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODEL DENEMESİ

Öz

Bu çalışmada, taşımacılık sektörünün işleyiş süreci içerisinde yük taşıma sistemlerinin performansa göre farklı akış yada güzergah değerlendirmesi, fiyat politikaları ve çeşitli işletim etkinlikleri analizinde bulanık mantık, tamsayılı doğrusal programlama model ile birleştirilerek taşıma maliyetlerinin minimize edilmesine çalışıldı. Çalışmada modele ait, ocak ayı 1.10 gün, 2.10 gün ve 3.10günlük toplam maliyet, toplam yük ve toplam sefer sayısı ile firmaya ait, ocak ayı 1.10 gün, 2.10 gün ve 3.10günlük toplam maliyet, toplam yük ve toplam sefer sayıları karşılaştırıldı. Karşılaştırma sonucunda bulanık dağıtım probleminin tamsayılı doğrusal programlama modeliyle daha etkin bir sonuç verdiği ortaya kondu ve maliyetlerin minimizasyonunda önemli indirimler sağlandı.

Anahtar Kelimeler

• Bulanık Mantık,Karar Verme Teorisi,Dağıtım Maliyeti

Kaynakça

1. Chanas, S. (1982), Fuzzy Sets In Few Classical Operational Research Problems
2. Approximate Reasoning In Decision Analysis, North-Holland, Amsterdam, pp. 351-363. Doğan, İ. (1995), Yöneylem Araştırması Teknikleri ve İşletme Uygulamaları, 2.
3. Baskı, Bilim Teknik Yayınevi, İstanbul, s. 8. Durhan, A.C. ve J. R. Sexton (1996), ‘‘American Journal Of
4. AgriculturalEconomics’’, Spatial Competition Uniform Pricing And Transportation Efficiency İn The California Processing, Vol. 78, No. 1, pp. Gazdik, I. (1983), ‘‘Fuzzy Network Planning’’, Ieee Transport. Reliability R-32 3, pp. 304-313.
5. Golenko- Gınsberg, D.(1988), ‘‘On the Distribution of Activity Times in Pert’’
6. Journal of Operational Research. Society., 39 (8), pp. 767-771. Kamburowski, J. (1983), ‘‘Fuzzy Activity Duration Times In Critical Path
7. Analyses’’, International Symposium On Project Management, New Delhi, pp. 194-199. Kelley, I.E. (1961), Critical Path Planning and Scheduling-Mathematical Basis
8. Operational Research, 9, pp. 296-320. Lootsma, F.A. (1989), ‘‘Stochastic And Fuzzy Pert’’, European Journal of

9. Operational Research., 43, pp. 174-183. Mon, D.L., C.H. Cheng,. ve H.C. LU (1995), ‘‘Application Of Fuzzy Distributions
10. On Project Management, Fuzzy Sets And Systems’’, European Journal of Operational Research, pp. 227-234. Öztürk, A. (1994), Yöneylem Araştırması, 4. Basım, Ekin Kitabevi, s.6, no:26, Bursa.
11. Rigss, J.L. (1975), Introduction To Management Operation Research and Management Science, Mc Graw-Hill Book Company, pp.13, New York.
12. Robert, L.K. ve R.B. Keith (1993), ‘‘Fuzzy Logic And Control’’, Prentice Hall, pp.
13. Shıpley, M., A. De Korvin, ve K. Omer (1996), ‘‘A Fuzzy Logic Approach for
14. Determining Expected Values: A Project Management Application’’, Journal of Operational Research. Society, 47, pp.562-569. Stapleton, D.M., J.B Hanna, ve D. Markussen (2003), “Marketing Strategy
15. Optimization: Using Linear Programming to Establish an Optimal Marketing Mixture”, American Business Review, 32, pp.54-62. Tekin, M. (1995), Kantitatif Karar Verme Teknikleri, 3. Baskı, Kuzucular Ofset, s.1, Konya.
16. Teodorovic, D. ve K.Vukadinovic, (1998), ‘‘Traffic Control And Transport
17. Planning A Fuzzy Setes And Neural Networks Approach’’, Kluwer Academic Publishers pp.69,89. Zebda, A. (1984), ‘‘The Investigation of Cost Variances: A Fuzzy Set Theory
18. Approach’’, Decision Science, 15, pp. 359-388. Ekler: Ek-1: Firmanın dağıtımı yapılan ürünlerinin yük miktarlarına ait ocak ayı 1.10 gün, 10 gün ve 3.10 günlük tonaj değerleri Ocak 1.10 gün Ocak 2.10 gün Ocak 3.10 gün Diyarbakır 77851 176933 Erzurum 22109 Hatay 14687 Kastamonu 10398 23633 28989 Malatya 6599 Mardin 61938 Mersin 30720 Samsun 31370 Sivas 26758 Tokat 30984 Trabzon 7752 Toplam 926 373 166
19. Değerler Ton olarak alınmıştır. Araçlar 13 Tonluk ve klimalıdır. Ek-2: Firmanın dağıtımı yapılan ürünlerinin her bir seferdeki kg fiyatı ve km fiyatını belirten değerleri Ocak 1.10 gün Ocak 2.10 gün Ocak 3.10 gün Kg. Fiy. Km.Fiy. 623 943 225 618 146 418 695 144 283 275 727 727 727 Trabzon 22835
20. Ek-5: Firmaya Ait Araçların Toplam Sefer Sayıları Ocak 1.10 gün Ocak 2.10 gün Ocak 3.10 gün Diyarbakır 6 14 17 Erzurum 2 4 5 Hatay 2 Kastamonu 1 Malatya 1 2 2 Mardin 5 11 Mersin 3 6 7 Samsun 3 6 7 Sivas 3 Tokat 3 Trabzon 1 2 2 Toplam 30 7 77