An Integrated Approach to Logistics Depot Location and Vehicle Routing Problems for A Company Operating in Muğla

Öz

The aim of this study is, within the scope of fleet management systems, which is one of the basic components of intelligent transport systems, is to firstly select a depot location in order to improve the logistics processes of an enterprise operating in the mineral oil sector in Muğla and then to provide an integrated solution to the vehicle routing problem. To achieve this, the study has been conducted in two stages. In the first stage, five candidate depot locations were evaluated using AHP (Analytical Hierarchy Process) and TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) methods, and the most suitable depot location was determined. In the second stage, based on the selected depot, the VRPSPD (Vehicle Routing Problem with Simultaneous Pickup and Delivery) was addressed, and mathematical model solutions for five different scenarios were performed using GAMS (General Algebraic Modeling System) software. The findings indicate the effectiveness of the Multi-Criteria Decision-Making (MCDM) methods in depot location selection and show that the determined routes significantly reduced logistics costs. There are limited studies in the literature that address both depot location and vehicle routing problems together. In this study, both problems are addressed with an integrated approach, contributing to the literature. It is observed that the research findings not only provide a theoretical contribution to the logistics optimization literature but also contribute to increasing operational efficiency for the company addressed in the practical application.

Anahtar Kelimeler

• Vehicle routing problem
• multi-criteria decision-making
• depot location selection
• optimal solution
• fleet management system

Muğla'da Faaliyet Gösteren Bir İşletme için Lojistik Depo Yeri Belirleme ve Araç Rotalama Problemlerine Bütünleşik Bir Yaklaşım

Öz

Bu çalışmanın amacı, akıllı ulaşım sistemlerinin önemli bir bileşeni olan filo yönetim sistemleri kapsamında, Muğla’da madeni yağ sektöründe faaliyet gösteren bir işletmenin lojistik süreçlerini iyileştirmek için depo yeri seçimi yapmak ve araç rotalama problemine entegre bir çözüm sunmaktır. Çalışma, bu doğrultuda iki aşamada gerçekleştirilmiştir. İlk aşamada, beş aday depo yeri AHP (Analitik Hiyerarşi Prosesi) ve TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) yöntemleriyle değerlendirilmiş ve en uygun depo yeri belirlenmiştir. İkinci aşamada ise, seçilen depo esas alınarak EZTDARP (Eş Zamanlı Topla Dağıt Araç Rotalama Problemi)’ni ele alınmış, GAMS (General Algebraic Modeling System) yazılımı kullanılarak beş farklı senaryo için matematiksel model çözümü gerçekleştirilmiştir. Elde edilen bulgular, depo yeri seçiminde ÇKKV (Çok Kriterli Karar Verme) yöntemlerinin etkinliğini ortaya koyarken, belirlenen rotaların lojistik maliyetleri önemli ölçüde azalttığını göstermektedir. Literatürde depo yeri seçimini ve araç rotalama problemlerini birlikte ele alan çalışmalar sınırlı sayıdadır. Bu çalışmada her iki problem entegre bir yaklaşımla ele alınarak literatüre katkı sunulmaktadır. Araştırma bulgularının, lojistik optimizasyon literatürüne teorik katkı sağlamasının yanı sıra, pratik uygulamada ele alınan işletmenin operasyonel verimliliğini artırmasına katkı sağlandığı görülmektedir.

Anahtar Kelimeler

• Araç rotalama problemi
• çok kriterli karar verme
• depo yeri seçimi
• optimal çözüm
• filo yönetimi sistemleri

Kaynakça

1. Agardi, A., Kovács, L.,& Bányai, T. (2022). Mathematical Model for The Generalized VRP Model. Sustainability, 14(18), pp.1-22. https://doi.org/10.3390/su141811639
2. Akçakoca, A. E., Kızılkaya Aydoğan, E., Delice, Y., & Himmetoğlu, S. (2024). Heterojen Filolu ve Kapasite Kısıtlı Yeşil Araç Rotalama Problemi için Bir Matematiksel Model ve Endüstriyel Bir Uygulama. Politeknik Dergisi, 27(4), ss.1345-1352. https://doi.org/10.2339/politeknik.1200084
3. Aktepe, A., & Ersöz, S. (2014). AHP-Vikor ve Moora Yöntemlerinin Depo Yeri Seçim Probleminde Uygulanmasi. Endüstri Mühendisliği, 25(1), ss.2-15.
4. Altundaş, A., Kurtay, K. G., & Dağıstanlı, H. A. (2023). KBRN Kiti Dağıtım Ağı Tasarımı Optimizasyonu için Eş Zamanlı Topla Dağıt Araç Rotalama Problemi Yaklaşımı. Savunma ve Savaş Araştırmaları Dergisi, (1), ss.171-196. https://doi.org/10.54078/savsad.1370431
5. Arıkan, Ö. U., & Öztürk, E. (2022). Belediyelerin Otobüs Sürücülerinin İstihdam Kriterlerinin AHP ve SWARA Yöntemleri ile Belirlenmesi: Mersin Örneği. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 13(36), ss.1186-1207. https://doi.org/10.21076/vizyoner.1098247
6. Atmaca, E. (2012). Bir Kargo Şirketinde Araç Rotalama Problemi. TÜBAV Bilim Dergisi, 5(2), ss.12-27.
7. Branca, G., Resciniti, R., & Babin, B. J. (2024). Sustainable packaging design and the consumer perspective: a systematic literature review. Italian Journal of Marketing, 2024(1), 77-111. https://doi.org/10.1007/s43039-023-00084-1
8. Behzadian, M., Otaghsara, S. K., Yazdani, M., & Ignatius, J. (2012). A State-of the-Art Survey of TOPSIS Applications. Expert Systems with Applications, 39(17), pp.13051-13069. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2012.05.056

9. Boumpa, E., Tsoukas, V., Chioktour, V., Kalafati, M., Spathoulas, G., Kakarountas, A., ..., & Malindretos, G. (2023). A Review of The Vehicle Routing Problem and The Current Routing Services in Smart Cities. Analytics, 2(1), pp.1-16. https://doi.org/10.3390/analytics2010001
10. Bozkurt Keser, S., Toprak, A., Ciğer, F. E., Demiröz, M., & Sarıçiçek, İ. (2021). Genetik Algoritma ile Eş Zamanlı Topla-Dağıt Araç Rotalama: İstanbul Anadolu Yakası İçin Bir Uygulama. Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 11(3), ss.1686-1699. https://doi.org/10.21597/jist.816991
11. Cavmak, D., & Aksoylu, S. (2024). What is the Cost of Logistics Activities in Healthcare Businesses? A Case Study of A Medical Centre in Türkiye. Journal of Health Management, 09720634241246904. https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/09720634241246904
12. Çelikbilek, Y., & Tüysüz, F. (2020). An In-Depth Review of Theory of the TOPSIS Method: An Experimental Analysis. Journal of Management Analytics, 7(2), pp.281-300. https://doi.org/10.1080/23270012.2020.1748528
13. Dağıstanlı, H. A. (2024). Çok Ürünlü Çok Depolu Araç Rotalama Problemi: Askeri İlaç Fabrikası Örneği. Politeknik Dergisi, 27(3), ss.1017-1027. https://doi.org/10.2339/politeknik.1224140
14. Dalalah, D., Al-Oqla, F., & Hayajneh, M. (2010). Application of The Analytic Hierarchy Process (AHP) in Multi-Criteria Analysis of The Selection of Cranes. Jordan Journal of Mechanical Industrial Engineering, 4(5), pp.567-578.
15. Demirbilek, M. (2021). Dinamik Eş Zamanlı Toplamalı ve Dağıtmalı Araç Rotalama Problemi için Statik Periyodik Çözüm Stratejisi. Acta Infologica, 5(1), ss.1-12. https://doi.org/10.26650/acin.831973
16. Demirkol, İ. (2021). International Supplier Selection Using AHP Method. Third Sector Social Economic Review, 56(1), 353-370. https://doi.org/10.15659/3.sektor-sosyal-ekonomi.21.03.1497
17. Ekin, E., & Dolanbay, G. (2024). AHP Temelli TOPSIS Yöntemi ile Yer Seçim Problemine İlişkin Bir Uygulama. İstanbul Gelişim Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 11(1), ss.301-317. https://doi.org/10.17336/igusbd.1209399
18. Engblom, J., Solakivi, T., Töyli, J., & Ojala, L. (2012). Multiple-Method Analysis of Logistics Costs. International Journal of Production Economics, 137(1), pp.29-35. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2012.01.007
19. Ercan, C. (2018). Lojistik Maliyetler ve Muhasebeleştirilmesi. Uluslararası Ticaret ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 2(2), ss.86-95.
20. Ercan Cömert, S., Yazgan, H. R., & Görgülü, N. (2019). Eş Zamanlı Topla Dağıt Araç Rotalama Problemi için İki Aşamalı Bir Çözüm Yöntemi Önerisi. International Journal of Advances in Engineering and Pure Sciences, 31(2), ss.107-117. https://doi.org/10.7240/jeps.461528
21. Ercan Cömert, S., Yazgan, H., & Türk, G. (2022). Hopfield Neural Network Based on Clustering Algorithms for Solving Green Vehicle Routing Problem. International Journal of Industrial Engineering Computations, 13(4), pp.573-586. https://doi.org/10.5267/j.ijiec.2022.6.002
22. Erdal, H., & Yumurtacı Aydoğmuş, H. (2019). Analitik Hiyerarşi Süreci ile Lojistik Merkezi Yeri Seçimi. Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 7(6), ss.129-136. https://doi.org/10.18506/anemon.506321
23. Erdaş, Y., & Ecer, F. (2022). Covid-19 Salgınında Sanal Alışveriş Platformlarının Performanslarının Ölçülmesi: AHP-MAIRCA Modeli. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 13(34), ss.619-641. https://doi.org/10.21076/vizyoner.949281
24. Erdoğdu, K., & Karabulut, K. (2022). Bi‐Objective Green Vehicle Routing Problem. International Transactions in Operational Research, 29(3), pp.1602-1626. https://doi.org/10.1111/itor.13044
25. Erol, V. (2006). Araç Rotalama Problemleri için Populasyon ve Komşuluk Tabanlı Metasezgisel Bir Algoritmanın Tasarımı ve Uygulaması. Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Endüstri Mühendisliği Bölümü, Yüksek Lisans Tezi İstanbul.
26. Erşen, M. A., & Sel, Ç. (2020). Türkiye’de Otomotiv Yan Sanayinde Çevreci Tesis Yeri Seçimi Problemi. International Journal of Engineering Research and Development, 12(1), ss.202-209. https://doi.org/10.29137/umagd.567193
27. Garside, A. K., Ahmad, R., & Muhtazaruddin, M. N. B. (2024). A Recent Review of Solution Approaches for Green Vehicle Routing Problem and Its Variants. Operations Research Perspectives, 12(100303), pp.1-35. https://doi.org/10.1016/j.orp.2024.100303
28. Göktaş, F., & Güçlü, F. (2024). Yeni Birçok Kriterli Karar Verme Yaklaşımı ‘Olabilirlik Değerlendirme Sistemi’: Katılım Fonları Üzerine Bir Uygulama. Black Sea Journal of Engineering and Science, 7(1), ss.1-8. https://doi.org/10.34248/bsengineering.1341340
29. Gürel, O., Şenol, Y. E., & Kum, S. (2022). Çok Kriterli Karar Verme Yaklaşımı ile Çatma Kusur Oranlarının Belirlenmesi. Akıllı Ulaşım Sistemleri ve Uygulamaları Dergisi, 5(2), 102-116. https://doi.org/10.51513/jitsa.1143303
30. Haliloğlu, M., & Odabaş, M. S. (2018). Çok Ölçütlü Karar Vermede AHP Yöntemi. Kilis 7 Aralık Üniversitesi Fen ve Mühendislik Dergisi, 2(2), ss.13-18.
31. Haseli, G., Sheikh, R., & Sana, S. S. (2020). Base-Criterion on Multi-Criteria Decision-Making Method and Its Applications. International Journal of Management Science and Engineering Management, 15(2), pp.79-88. https://doi.org/10.1080/17509653.2019.1633964
32. Huang, S. W., Liou, J. J., Tang, W., & Tzeng, G. H. (2020). Location Selection of A Manufacturing Facility From The Perspective of Supply Chain Sustainability. Symmetry, 12(9), 1418, pp.1-23. https://doi.org/10.3390/sym12091418
33. Indrianti, N., Leuveano, R. A. C., Abdul-Rashid, S. H., & Ridho, M. I. (2025). Green Vehicle Routing Problem Optimization for LPG Distribution: Genetic Algorithms for Complex Constraints and Emission Reduction. Sustainability, 17(3), 1144. https://doi.org/10.3390/su17031144
34. Kabadayı, N., & Çakır Esen, T. E. (2021). Gri İlişkisel Temelli TOPSIS Yöntemi ile Depo Yeri Seçimi. Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 9(1), ss.169-184. https://doi.org/10.18506/anemon.761624
35. Kaçaroğlu, M. O., & Organ, A. (2020). Sosyal Girişimciliğin Sürdürülebilirliğini Etkileyen Faktörlerin Analitik Hiyerarşi Süreci Yöntemi ile Değerlendirilmesi. Alanya Akademik Bakış, 4(1), ss.157-171. https://doi.org/10.29023/alanyaakademik.634788
36. Kaplan, S. N., Üner, Ü. C., Danışan, T., & Eren, T. (2023). Süt ve Süt Ürünleri için Uygun Depo Yeri Seçimi. Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 12(1), ss.134-143. https://doi.org/10.28948/ngumuh.1103493
37. Keskintürk, T., Topuk, N., & Özyeşil, O. (2015). Araç Rotalama Problemleri ve Çözüm Yöntemleri. İşletme Bilimi Dergisi, 3(2), ss.77-107.
38. Kuzu, S., Önay, O., Şen, U., Tunçer, M., Yıldırım, B., & Keskintürk, T. (2014). Gezgin Satıcı Problemlerinin Metasezgiseller ile Çözümü. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 43(1), ss.1-27.
39. Laporte, G. (2009). Fifty Years of Vehicle Routing. Transportation Science, 43(4), pp.408-416. https://doi.org/10.1287/trsc.1090.0301
40. Lu, M., & Wang, S. (2025). An Improved Spider Wasp Optimizer for Green Vehicle Route Planning in Flower Collection. Applied Sciences, 15(9), 4992. https://doi.org/10.3390/app15094992
41. Mosadeghi, R., Warnken, J., Tomlinson, R., & Mirfenderesk, H. (2015). Comparison of Fuzzy-AHP and AHP in A Spatial Multi-Criteria-Decision-Making Model for Urban Land-Use Planning. Computers, Environment and Urban Systems, 49(2015), pp.54-65. https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2014.10.001
42. Nebati, E. E. (2024). Afet Yönetimi Sürecinde Medikal Depo Yer Seçimi için Etkili Faktörlerin Değerlendirilmesi. Akademik Yaklaşımlar Dergisi, 15(1-Deprem Özel Sayısı-), ss.139-149. https://doi.org/10.54688/ayd.1405883
43. Özden, Ü. (2008). Analitik Hiyerarşi Yöntemi ile İlkokul Seçimi. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 24(1), ss.299-320.
44. Pala, O., & Aksaraylı, M. (2018). Çok Amaçlı Kapasite Kısıtlı Araç Rotalama Problemi Çözümünde Bir Karınca Kolonisi Optimizasyon Algoritması Yaklaşımı. Alphanumeric Journal, 6(1), ss.37-48. https://doi.org/10.17093/alphanumeric.366852
45. Sağnak, M. (2020). Depo Yeri Seçimi: Perakende Sektöründe Melez Çok Kriterli Karar Verme Uygulaması. Yaşar Üniversitesi E-Dergisi, 15(59), ss.615-623. https://doi.org/10.19168/jyasar.689277
46. Seroka-Stolka, O. (2014). The Development of Green Logistics for Implementation Sustainable Development Strategy in Companies. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 151, 302-309. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2014.10.028
47. Statista. (2024). Amazon's Shipping Costs from 2011 to 2023. Erişim Tarihi: 4 Mayıs 2025 https://www.statista.com/statistics/806498/amazon-shipping-costs/
48. Tan, S. Y., & Yeh, W. C. (2021). The Vehicle Routing Problem: State-of-The-Art Classification and Review. Applied Sciences, 11(21), 10295, pp.1-28. https://doi.org/10.3390/app112110295
49. Tayyar, N., Akcanlı, F., Genç, E., & Erem, I. (2014). BİST’e Kayıtlı Bilişim ve Teknoloji Alanında Faaliyet Gösteren İşletmelerin Finansal Performanslarının Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) ve Gri İlişkisel Analiz (GİA) Yöntemiyle Değerlendirilmesi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (61), ss.19-40. https://doi.org/10.25095/mufad.396447
50. Tezcan, B., Alakaş, H. M., Özcan, E., & Eren, T. (2023). Afet Sonrası Geçici Depo Yeri Seçimi ve Çok Araçlı Araç Rotalama Uygulaması: Kırıkkale İlinde Bir Uygulama. Politeknik Dergisi, 26(1), ss.13-27. https://doi.org/10.2339/politeknik.906704
51. Toth, P., & Vigo, D. (2002), Branch-And-Bound Algorithms for the Capacitated VRP. P. Toth ve D. Vigo (Ed.), The Vehicle Routing Problem, 1st Edition, SIAM Society for Industrial and Applied Mathematics, Philadelphia, pp.29-51. https://doi.org/10.1137/1.9780898718515
52. Turhan, E. (2024). Çok Depolu Eş Zamanlı Topla Dağıt Yeşil Araç Rotalama Problemi için Hibrit Meta Sezgisel Algoritma Önerisi ve Bir Uygulama. Pamukkale Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitütüsü, İşletme Bölümü, Doktora Tezi, Denizli.
53. Türkan, Y. S., & Parlak, G. (2024). Yemek Siparişleri Dağıtımı Araç Rotalama Problemi için Bir Optimizasyon Modeli. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 25(1), ss.261-274. https://doi.org/10.31671/doujournal.1344958
54. Vargas, L. G. (1990). An Overview of The Analytic Hierarchy Process and its Applications. European Journal of Operational Research, 48(1), pp.2-8. https://doi.org/10.1016/0377-2217(90)90056-H
55. Yapıcı, S., Yumuşak, R., & Eren, T. (2020). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ile Medikal Depo Yeri Seçimi. Trakya Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi E-Dergi, 9(2), ss.203-221.
56. Yazgan, H. R., & Büyükyılmaz, R. G. (2018). A Solution Approach for Vehicle Routing Problem with Simultaneous Pickup and Delivery. Sakarya University Journal of Science, 22(2), pp.436-449.
57. Yazgan, H. R., Cömert, S. E., & Kılıç, E. N. (2020). Araç Rotalama Probleminin Sezgisel Algoritmalar ile Çözülmesi: Bir Boya Fabrikasında Uygulama. Journal of Turkish Operations Management, 4(2), ss.549-563. https://doi.org/10.16984/saufenbilder.314330
58. Youssef, A. E. (2020). An Integrated MCDM Approach for Cloud Service Selection Based on TOPSIS and BWM. IEEE Access, 8, pp.71851-71865. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2987111