Eş Zamanlı Topla Dağıt Araç Rotalama Problemi için İki Aşamalı Bir Çözüm Yöntemi Önerisi

Yıl 2019, Cilt: 31 Sayı: 2, 107 - 117, 30.06.2019

Serap Ercan Cömert Harun Reşit Yazgan Nuran Görgülü

https://doi.org/10.7240/jeps.461528

Cited By: 2

Öz

Bu
çalışmada, araç rotalama problemlerinin türlerinden olan eş zamanlı topla dağıt
araç rotalama problemi ele alınmıştır. Eş zamanlı topla dağıt araç rotalama
problemi (EZTDARP); müşterilerin taleplerine göre dağıtım yaparken aynı zamanda
toplama işleminin de yapıldığı bir araç rotalama problemi çeşididir. Ele alınan
problemin çözümü için iki aşamalı bir çözüm yöntemi önerilmiştir. İlk aşamada, kümeleme
analizi yöntemleri (K-Means ve K-Medoids algoritmaları) kullanılarak müşteriler
kümelenecek, ikinci aşamada ise aynı küme içinde olan müşterilere yapılacak
toplama ve dağıtma işlemi için takip edilecek rota tam sayılı doğrusal
programlama yardımıyla belirlenecektir. Sonrasında ANOVA testi yardımıyla
kümeleme algoritmalarının etkinliği karşılaştırılacaktır. 

Anahtar Kelimeler

Eş zamanlı topla dağıt araç rotalama problemi, Kümeleme analizi, K-Means kümeleme algoritması, K-Medoids kümeleme algoritması

Kaynakça

• [1] Göksal, F.P., Karaoglan, İ. ve Altıparmak, F. (2013). A hybrid discrete particle swarm optimization for vehicle routing problem with simultaneous pickup and delivery. Computers & Industrial Engineering, 65(1), 39-53.
• [2] Çalış, A. ve Baynal, K. (2016). Kümeleme analizi ile bankacılık sektöründe satış stratejilerinin belirlenmesi, Beykent Üniversitesi. Beykent Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 9(1), 13- 41.
• [3] Nallusamy, R., Duraiswamy, K., Dhanalaksmi, R. ve Parthiban, P. (2010). Optimization of non-linear multiple traveling salesman problem using k-means clustering, shrink wrap algorithm and meta-heuristics. International Journal of Nonlinear Science, 9(2), 171-177.
• [4] Çalışkan, K. (2011). Karınca kolonisi optimizasyonu ile araç rotalama probleminin maliyetlerinin kümeleme tekniği ile iyileştirilmesi. Yüksek Lisans Tezi, TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi, Türkiye.
• [5] Şen, T. (2014). Kümeleme ve genetik algoritma destekli yaklaşımlarla kapasite kısıtlı araç rotalama probleminin çözümü: perakende zincirinde uygulanması. Yüksek Lisans Tezi, Sakarya Üniversitesi, Türkiye.
• [6] Boyzer, Z., Alkan, A. ve Fığlalı, A. (2014). Cluster-first, then-route based heuristic algorithm for the solution of capacitated vehicle routing problem. International Journal of Informatics Technologies, 7, 29-37.
• [7] Cömert, S.E., Yazgan, H.R., Sertvuran, İ. ve Şengül, H. (2018). Sıkı Zaman Pencereli Araç Rotalama Probleminin Çözümü için Yeni Bir Yöntem Önerisi ve Bir Süpermarket Zincirinde Uygulanması. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 22(2), 1-6.
• [8] Ünsal, Ö. ve Yiğit, T. (2018). Yapay zeka ve kümeleme teknikleri kullanılarak geliştirilen yöntem ile okul servisi rotalama probleminin optimizasyonu. Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi, 6(1), 7-20.
• [9] Min, H. (1989). The Multiple vehicle routing problem with simultaneous delivery and pick up points. Transportation Research Part A: General, 23(5), 377-386.
• [10] Dell’Amico, M., Righini, G. ve Salani, M. (2006). A branch-and-price approach to the vehicle routing problem with simultaneous distribution and collection. Transportation science, 40(2), 235-247.
• [11] Subramanian, A., Uchoa, E., Pessoa, A.A. ve Ochi, L.S. (2011). Branch-and-cut with lazy separation for the vehicle routing problem with simultaneous pickup and delivery. Operations Research Letters, 39(5), 338-341.
• [12] Wang, H.F. ve Chen, Y.Y. (2012). A genetic algorithm for the simultaneous delivery and pickup problems with time windows. Computers & Industrial Engineering, 62(1), 84-95.
• [13] Subramanian, A., Uchoa, E., Pessoa, A. ve Ochi, L. (2013). Branch-cut-and-price for the vehicle routing problem with simultaneous pickup and delivery. Optimization Letters, 7(7), 1569-1581.
• [14] Küçükoğlu, İ. (2010). Zaman kısıtlı araç rotalama problemi ve hizmet sektöründe bir uygulama. Yüksek Lisans Tezi, Uludağ Üniversitesi, Türkiye.
• [15] Eryavuz, M. ve Gencer, C. (2001). Araç rotalama problemine ait bir uygulama. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 6(1), 139-155.
• [16] Yılmaz, Ş. (2008). Çok depolu araç rotalama probleminin karınca kolonisi optimizasyonu ile modellenmesi ve bir çözüm önerisi. Yüksek Lisans Tezi, Yıldız Teknik Üniversitesi, Türkiye.
• [17] Şeker, Ş. (2007). Araç rotalama problemleri ve zaman pencereli stokastik araç rotalama problemlerine genetik algoritma yaklaşımı. Yüksek Lisans Tezi, Yıldız Teknik Üniversitesi, Türkiye.
• [18] Laporte, G., Gendreau, M., Potvin, J.Y. ve Semet, F. (2000). Classical and modern heuristics for the vehicle routing problem. International Transactions in Operational Research, 7(5), 285-300.
• [19] Zachariadis, E.E., Tarantilis, C.D. ve Kiranoudis, C.T. (2009). A hybrid metaheuristic algorithm for the vehicle routing problem with simultaneous delivery and pick-up service. Expert System with Applications, 36(2), 1070-1081.
• [20] Mosheiov, G. (1998). Vehicle routing with pick-up and delivery: tour partitioning heuristics. Computers & Industrial Engineering, 34(3), 669-684.
• [21] Lenstra, J.K. ve Kan, A.H.G. (1981). Complexity of vehicle routing and scheduling problems. Networks, 11(2), 221–227.
• [22] Sarıman, G. (2011). Veri madenciliğinde kümeleme teknikleri üzerine bir çalışma: k-means ve k-medoids kümeleme algoritmalarının karşılaştırılması. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 15(3), 192-194.
• [23] MacQueen, J. (1967) Some methods for classification and analysis of multivariate observations. Proceedings of the 5th Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability, 1, 281-297
• [24] Kaufman, L. ve Rousseeuw, P.J. (1987). Clustering by means of medoids. In: Statistical data analysis based on the L1–norm and related methods, Y. Dodge (ed.), North-Holland, s. 405–416.