The warehouses play a versatile role in the logistics management system. The objective of the warehousing function is to provide a buffer between supply and demand. In most warehouses, order picking is the major activity and involves collecting of products according to customer orders. On the other hand, it is necessary to plan the outside distribution of the orders. Determining the suitable distribution routes from one or more warehouses to a number of geographically separated customers is called vehicle routing problem in the literature. Although the order picking and vehicle routing problems are related to each other, they have been handled separately by this time. In this study, genetic algorithm based approaches which solve order picking and vehicle routing problems connected to each other in a hierarchical manner for both conventional and multiple cross aisles warehouse systems are proposed. While the groups of the orders and customers are determined using Genetic Algorithms, the routes of the vehicles are determined with the help of Savings and Nearest Neighbor Heuristics. In order to investigate the effectiveness of proposed methods, 24 well-known test problems are conducted and the obtained results are compared with previous researches. In conclusion, the improved genetic algorithm based solution approaches provided very close results to the known best results
Order picking Vehicle routing Genetic Algorithm Savings Nearest Neighbour
Depolar lojistik yönetim sisteminde çok yönlü bir rol oynar. Depolama fonksiyonunun amacı, talep ile tedarik arasında bir tampon sağlamaktır. Depoların birçoğunda sipariş toplama ana faaliyettir ve ürünlerin müşteri taleplerine göre depolardaki konumlarından toplanmasını içerir. Diğer taraftan, siparişlerin dış dağıtımının da planlanması gerekir. Bir veya daha fazla depodan coğrafi olarak dağılmış olan müşterilere yapılacak olan dağıtım için uygun rotanın belirlenmesi literatürde araç rotalama problemi olarak adlandırılır. Sipariş toplama ve araç rotalama problemleri birbiri ile ilişkili problemler olmasına rağmen bugüne kadar ayrı ayrı ele alınmışlardır. Bu çalışmada, sipariş toplama ve araç rotalama problemlerini hem klasik hem de çapraz geçitli depo sistemlerinde eş zamanlı olarak çözebilen genetik algoritma esaslı yöntemler önerilmektedir. Müşteri ve sipariş grupları genetik algoritma ile belirlenirken, araç rotaları tasarruf ve en yakın komşu sezgiselleri yardımıyla belirlenmiştir. Önerilen yöntemlerin etkinliğini araştırmak için bilinen 24 test problemi ile deneyler yapılmış ve sonuçları önceki çalışmalar ile karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak, geliştirilen genetik algoritma esaslı çözüm yöntemleri bilinen en iyi çözümlere yakın çözümler sağlamıştır.
Sipariş Toplama Araç Rotalama Genetik Algoritma Tasarruf En Yakın Komşu
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | Mühendislik |
Bölüm | Araştırma Makaleleri \ Research Articles |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 27 Nisan 2015 |
Gönderilme Tarihi | 10 Ocak 2015 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2015 Cilt: 3 Sayı: 1 |