Sanal mağaza drone depo yer ve önceliklerinin tespitine yönelik bir araştırma süreci modeli
Öz
Günümüzde
e-ticaret, İnternet’in gelişimi ile doğru orantılı olarak büyüme ve gelişme
göstermektedir. E-ticarette yaşanan bu gelişmeler ve değişen pazarlama dünyası
ile birlikte işletmeler bu sektörde yeni çözümler üretmeye başlamışlardır.
Şehrin belirli noktalarına sanal mağaza depolarının kurulması ve müşterilere
siparişlerin bu depolardan drone araçlar ile ulaştırılması bu çözümlerden en önemlisidir.
Araştırmanın amacı, metropollerde drone ile perakende ürün taşımacılığı
sağlayan sanal mağaza depolarının (Sanal Mağaza Drone Depo) yer ve
önceliklerini tespitine yönelik bir araştırma modeli sunmak ve test etmektir.
Doğal olarak bu tür problemlerin çözümünde uzaklık ve yoğunluk verilerinin
analizine başvurulmaktadır. Çalışmada dünyanın en büyük metropollerinden olan
Londra örnek alınmıştır. Araştırmanın modeline bağlı olarak, ilk aşamada
metropoldeki yoğunluğu işaret eden noktalar belirlenmiştir. Sonraki aşamada,
Google haritalar üzerinde, Londra Zone-2 içerisinde yer alan, bu noktaların
konum verileri (enlem-boylam) toplanmıştır. Modelin bir sonraki aşamasında
yoğun yerleşim bölgelerinin konum verileri, veri madenciliği tekniklerinden
x-ortalamalar kümeleme algoritması kullanılarak gruplandırılmıştır. Ardından
Çok kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemlerinden TOPSIS kullanılarak kümelerin
performans değerlendirmesi yapılmıştır
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Aktepe, A., ve Ersöz, S. (2014). AHP-VIKOR ve MOORA yöntemlerinin depo yeri seçim probleminde uygulanması. Journal of Industrial Engineering (Turkish Chamber of Mechanical Engineers), 25.
- Alborzi, M., (2008), Augmenting system dynamics with genetic algorithm and TOPSIS multivariate ranking module for multi-criteria optimization, Islamic Azad University ,Sience and Research Branch, Atisaz, Evin, Tehran, Iran, s.1-11.
- Armstrong, J. J., Zhu, M., Hirdes, J. P., ve Stolee, P. (2012). K-means cluster analysis of rehabilitation service users in the Home Health Care System of Ontario: examining the heterogeneity of a complex geriatric population. Archives of Physical Medicine and Rehabilitation, 93(12), 2198-2205.
- Ashrafzadeh, M., Rafiei, F. M., Isfahani, N. M., ve Zare, Z. (2012). Application of fuzzy TOPSIS method for the selection of warehouse location: A case study. Interdisciplinary Journal of Contemporary Research in Business, 3(9), 655-671.
- Benoit, G. (2002). Data mining. Annual Review Of Information Science and Technology, 36(1), 265-310.
- Brust, M. R., Akbaş, M. I., ve Turgut, D. (2016, April). VBCA: A virtual forces clustering algorithm for autonomous aerial drone systems. In 2016 Annual IEEE Systems Conference (SysCon) (pp. 1-6). IEEE.
- Can, M. B., Eren, Ç., Koru, M., Özkan, Ö., ve Rzayeva, Z. (2012). Veri kümelerinden bilgi keşfi: veri madenciliği. Başkent Üniversitesi Tıp Fakültesi XIV. Öğrenci Sempozyumu, Ankara.
- Chakraborty, D. (2001). Structural quantization of vagueness in linguistic expert opinions in an evaluation programme. Fuzzy Sets and Systems, 119(1), 171-186.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Yazılım Mühendisliği (Diğer)
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yayımlanma Tarihi
21 Ekim 2019
Gönderilme Tarihi
29 Haziran 2019
Kabul Tarihi
12 Ekim 2019
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2019 Cilt: 10 Sayı: 2