Endüstri Mühendisliği Lisansüstü Programı - Doktora

Bu koleksiyon için kalıcı URI

Gözat

Son Başvurular

Şimdi gösteriliyor 1 - 5 / 96
  • Öge
    An optimization model to control the flow of relief commodities in humanitarian supply chain under uncertainty
    (Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2021) İsmail, İsraa ; Baş, Esra ; 692574 ; Endüstri Mühendisliği
    In emergency situations, disaster relief organizations are faced with the difficult decision of how to allocate scarce resources in an efficient manner in order to provide the best possible relief action. It is quite common to have uncertain, incomplete, or ambiguous information about the demand, supply, or performance measure estimates as a result of inaccurate predictions of disasters' consequences and, in many cases, lack of access to information regarding the available supply and relief interventions in the affected areas. In addition, roads destructions, traffic incidents, weather conditions, and strict security procedures following the occurrence of disasters or conflicts may impede relief distribution and delay delivery times. This thesis aims to provide an analytical model that helps relief organizations in reducing human suffering following a disaster while maintaining an acceptable level of cost efficiency. A mathematical model is introduced to optimize the relief distribution problem which considers the social cost —the total sum of logistics and deprivation costs. The model is a multi-objective, multi-modal, multi-commodity, and multi-period optimization model for distributing and allocating relief commodities from supply sources to demand nodes in affected areas while considering the vehicle dispatching decisions. A new way to present the unmet demand and capture the corresponding deprivation time is introduced and the problem formulation is adapted accordingly. The model is solved using the rolling horizon method in a sequence of iterations. In each iteration, part of the planning horizon is modeled in detail and the rest of the time horizon is represented in an aggregated manner. This improves the computational efficiency and helps to reach a satisfactory solution for large scale problems in a reasonable time. In addition, the rolling horizon approach allows to update the problem parameters with actual data once revealed during the planning horizon which improves the decision making in such a dynamic environment. The thesis proceeds with extending the basic deterministic model by incorporating uncertainty originated from the inherited natural variation and the linguistic subjectivity. First, the fuzzy nature of the deprivation cost function is addressed through possibilistic mixed integer programming with fuzzy objectives to reflect variation in deprivation costs perceptions. The proposed model attempts to partially account for the influence of socio-economic characteristics on the degree of vulnerability to deprivation. It aims to minimize the risk of higher deprivation cost (perceived by vulnerable people), and minimize the most possible value (perceived by average typical individuals) while maximizing the possibility of lower deprivation cost. Next, the inherited uncertainty in model parameters such as supply, demand, and travel time are accounted for in a robust optimization formulation. The reasonable worst case robust optimization approach is adapted from literature and utilized to model uncertainties in supply and demand which are assumed to be uniformly distributed and bounded in a predefined continuous interval. The level of conservatism of the robust approach is adjusted in such a manner that keeps the probability of constraints violation at minimum under any uncertainty realization. Since the model seeks to minimize the deprivation cost, expressed as a function of deprivation time and updates the deprivation status of demand nodes at the beginning of each time period in the multi-period planning horizon, the uncertainty realizations in travel time are discretized and delays are expressed as number of time periods behind the expected delivery time. Therefore, the thesis also introduces a novel quasi robust optimization approach to model the uncertainty in travel time with discrete settings; where delays in travel time at each arc are assumed to be proportional to the arc load assigned in the optimization model solution. The model is coded on Java NetBeans IDE 8.2 platform and solved using Gurobi 8.1 optimization package. To validate and empirically test the performance of the model, problem random instances are generated according to predefined criteria to cover wide range of scenarios regarding the supply resources availability / scarcity with respect to expected demands. In addition to the empirical analysis, the thesis presents a real case study of internal displacement in northwest Syria to practically test the basic and possibilistic formulations. The information used in this study depends on published reports issued by UN acting parties as well as interviews with NGO's and humanitarian agencies. Computational results show interesting features of the proposed model which are highlighted in the following points: (1) Denoting the unmet demand for each deprivation time as a continuous variable improves the solution efficiency compared with models which use binary variables to capture the deprivation time since the latest delivery. (2) The rolling horizon methodology is found to be efficient in solving large scale instances and have a great benefit in capturing the dynamic changes in demand and supply parameters. (3) Considering the demographic structure in affected areas and reflecting it to the deprivation cost function in a fuzzy formulation helps to reach better prioritization of relief distribution and hence to attain a higher level of equity. (4) Formulating the problem as robust and quasi-robust optimization model to tackle uncertain parameters helps decision makers to reach a trade-off between feasibility and optimality under a wide range of possible scenarios. Finally, some limitations of the current research can be reported and pointed out for future research. For example, this study borrows the deprivation cost parameters from literature models and applies them to the current case analysis. It is recommended to pay more effort in measuring and surveying the effect of deprivation to different groups of individuals, in a case such as internally displaced persons in Syrian camps, using econometric models. Another limitation is that the newly introduced arc-load based quasi-robust optimization model still lacks a rigid mathematical foundation to measure the probability of constraints violation under each uncertainty setting. Additional work on the theoretical foundation still needs further investigation.
  • Öge
    Novel fuzzy multi criteria decision making methods using intuitionistic fuzzy, Pythagorean fuzzy, and neutrosophic sets
    (Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2021) Karaşan, Ali ; Kahraman, Cengiz ; 693113 ; Endüstri Mühendisliği
    People have to constantly make decisions on various issues, make choices, and take actions to solve the problems they have to encounter both in private and business lives. In this context, the simplest definition of decision-making can be expressed as choosing the most appropriate option among the solution alternatives. Thus, the decision-making process consists of defined solution alternatives, experts who evaluate them in line with the intended objectives, and evaluation criteria determined to make the evaluation. Moreover, we may classify the decision-making processes according to the number of criteria, the information topology in the decision process, and the essential characteristics of the decision-makers. In line with our aim, in this thesis, fuzzy extended multi-criteria decision-making methods are applied to real-case problems to consider the uncertain environment. Multi-criteria decision-making (MCDM) methods are decision-making techniques that are widely used in the literature and can be diversified according to deterministic, stochastic, and probabilistic data types. The concept may involve several main criteria and sub-criteria, which are tangible or intangible. These criteria can be represented by a network or hierarchical structure based on the relationships between them. Alternatives are the other components of the concept, which are solution opportunities for the addressed problem. Through that, experts or decision-makers evaluate the alternatives with respect to criteria to find the most appropriate solution. But, based on the complexity of the constructed decision-making structure and uncertainties in the available data, ordinary MCDM methods may be inefficient to represent the input data in their mathematical operations. Therefore, a new concept is needed to reflect the nature of the problem and input data. As Zimmerman states, an element can belong to a set or not in the traditional set theory, a solution is either feasible or not in the optimization, and a statement can be true or false but nothing in between in the Boolean logic. But in real life, conditions or events are not precise and are a matter of degree that the traditional logic cannot truly define. Therefore, new concepts are needed for better simulations of the problems. In order to be a solution, Zadeh introduced fuzzy logic and fuzzy sets to represent the membership degree of an element to a set. Unfortunately, although the emergence of fuzzy sets was a significant step forward in modeling uncertainty, it fell short of modeling hesitancy, one of the uncertainty types. Therefore, new extensions are needed to cover the types of uncertainties during the modeling of the problem. Starting from the introduction of the fuzzy sets (from here on written as ordinary fuzzy sets), many extensions are introduced to the literature to cover types of uncertainties. Type-n fuzzy sets were again introduced by Zadeh to handle uncertainty while assigning the membership function of an element to the belonging set. After that, the most prominent step in ordinary fuzzy sets extension taken with intuitionistic fuzzy sets, which Atanassov proposes to include hesitancy of the decisions by considering both membership and non-membership functions. Intuitionistic fuzzy sets were later on regarded as a new space that many researchers focused on. Through that, many extensions were presented by using their conditional properties. One of them is introduced by Smarandache, neutrosophic sets, which defines three functions: Truth (T), Indeterminacy (I), and Falsity (F) for modeling the problems that aim to handle types of uncertainty. The most highlighted characteristics of neutrosophic sets are the concept considers three functions (T,I,F) independently, which their sum can be up to three and offers distinguishment between absolute and relativeness. The other one is Pythagorean fuzzy sets, which Yager introduces to provide a larger domain area than intuitionistic fuzzy sets to model the problems. Although they have advantages for different problems against each other, one cannot be superior to the other for sure. Therefore, in many cases, one or more fuzzy extensions may be the most appropriate concept to handle the types of uncertainty based on the available inputs. In this thesis, we aim to extend multi-criteria decision-making problems to offer applicable methodologies, which generate meaningful solutions, for the decision-making area by involving types of uncertainties based on the available data with extensions of fuzzy sets. Through that, three novel methodologies are introduced to the literature. One is an integrated interval-valued intuitionistic fuzzy DEcision MAking Trial and Evaluation Laboratory (DEMATEL)- Analytical Network Process (ANP)- Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) methodology presented in Section 2 and applied to a real-case study considering freight village location selection. First, the extended DEMATEL technique is used to determine the relationship between the evaluation criteria. Then, based on the relationship matrix, the network of the criteria is constructed. A supermatrix is constructed after calculating the local weights of the criteria by using the pairwise comparison matrices. Finally, the convergence of the normalized supermatrix, the limit matrix is obtained, and the final weights of the criteria are determined. Then, freight village location alternatives in Istanbul are evaluated by using the extended TOPSIS method. Finally, the results are analyzed by applying comparative analyses to yield the methodology's verification and validation. Comparative analysis is carried out by considering the ordinary Simple Additive Weighting (SAW) method's results. The other is a novel interval-valued Pythagorean fuzzy Analytical Hierarchy Process (AHP) method presented in Section 3 and used in a real-case study evaluating landfill site selection. First, the method's inputs are gathered using a scale consisting of linguistic terms and their corresponding interval-valued Pythagorean fuzzy numbers. Next, the developed method is applied to a landfill site selection problem for Istanbul. Finally, the results are analyzed by applying both sensitivity and comparison analyses for verification and validation. The sensitivity analysis is carried out by considering a one-at-a-time concept based on the different simulations. Comparison analyses are conducted by using the results of the ordinary fuzzy AHP and interval-valued intuitionistic fuzzy AHP methods. The last one is a novel interval-valued neutrosophic EDAS method presented in Section 4 and applied to prioritize the United Nations' national sustainable development goals. First, the method considers a scale, which consists of linguistic terms and corresponded interval-valued neutrosophic numbers. Then the proposed method is applied to prioritize the United Nations national sustainable development goals for the Turkey case by using three experts evaluations. Finally, the results are analyzed by applying both sensitivity and comparison analyses for verification and validation. The sensitivity analysis is carried out by considering a one-at-a-time concept based on the different simulations. Comparison analysis is conducted by using the results of the interval-valued intuitionistic fuzzy TOPSIS. To summarize, in this thesis, novel fuzzy multi-criteria decision-making methods are introduced to the literature and then applied to real case studies to offer a meaningful solution for the problem, which aims to show the proposed methodologies' applicability. Then, the results are analyzed by using sensitivity and comparison analyses to validate and verify the proposed methodologies. As a result, we believe that the proposed methodologies can be efficient decision-making tools for the different application areas that involve uncertainty. Through that, managers or researchers can use them to generate meaningful and applicable solutions for their problems. Furthermore, for further problems, the proposed techniques can be applied to situations where to prioritize innovative technologies such as unmanned aerial vehicles' technology selection and their risk analyses, blockchain technologies, autonomous vehicle driving systems, renewable alternative energy selection.
  • Öge
    TvV yayıncılığında reklam satış planlarının optimizasyonu ve gelir yönetimi
    (Fen Bilimleri Enstitüsü, 2013) Gültaş, İlkay ; Serarslan, M. Nahit ; 496309 ; Endüstri Mühendisliği ; Industrial Engineering
    Televizyon yayıncıları izleyici kitlesinden bir ücret talep etmeden yayın yapmaktadırlar. Televizyonların gelirleri incelendiğinde ise en büyük payı reklam gelirlerinin aldığını söylemek mümkündür. Tüm dünyada genel kabul görmüş reklam satışı uygulamaları ABD'deki uygulamalardan etkilenmiştir. Böyle olsa da, Türkiye'deki uygulama dünyadaki en dinamik uygulamalardan biri olarak farklı yapısı ile göze çarpmaktadır. İlk bölüm çalışmanın amacını ve bu konu hakkında daha önce yapılmış çalışmaların özetlerini içeren bir literatür araştırmasını içermektedir. İkinci bölümde televizyon yayıncılığının yapısından, reklam ve reyting kavramından bahsedilmiş, reytingin hesaplanmasına değinilmiş ve televizyon izleyici ölçümleri ile reyting ilişkilendirilerek reytingin tüm televizyon ekonomisindeki önemi anlatılmaya çalışılmıştır. Çalışmamızın 3. bölümünde ABD'de uygulanan sistem üzerinden hareket edilerek literatürde daha önce ele alınmış bir probleme yeni bir çözüm yaklaşımı geliştirilmesi amaçlanmıştır. ABD'de müşteriler standart formlar yardımı ile çeşitli özel ve genel isteklerini yayıncı kuruluşlara bildirirler. 3. Bölümde ele aldığımız problemde müşterilerden gelen bilgiler ışığında müşteri isteklerini karşılama seviyesini artıracak, müşteri isteklerini karşılayamamaktan kaynaklı ödenecek olası cezaları en küçükleyecek ve kullanılan reklam süresi stoklarını en küçükleyecek bir matematiksel model geliştirilmiştir. 4. Bölüm, Türkiye'deki uygulamanın ışığında TV yayıncılarının karşılaştıkları ana problem olan "reklam rezervasyonu problemi"ne çözüm geliştirmeyi amaçlamak¬tadır. Türkiye'de televizyon yayıncılarının en önemli problemi programların reklam kuşaklarına bazen yüzlerce reklam rezervasyonunun gelmesi ve bir rezervasyon kümesinden hangi reklamları seçerek gelirlerini en büyüklemesidir. 4. Bölüm televizyon yayıncılarının bir rezervasyon kümesinden hangi reklamları seçerek gelirlerini en büyükleyebileceklerini ortaya koyacak bir matematiksel model geliştirmeyi amaçladığımız bölüm olmuştur. Çalışmamızın 5. ve son bölümünde ise geliştirilen her iki matematiksel model değerlendirilmiştir. Çalışmamızın sonuçlarına yer verdiğimiz bu bölüm aynı zamanda gelecek araştırmalar için öneriler de içermektedir.
  • Öge
    Kobi'lerde rekabetçiliği etkileyen değişkenlerin analizi ve kobi rekabetçilik endeksi: örme sektörü uygulaması
    (Fen Bilimleri Enstitüsü, 2019) Taçoğlu, Caner ; Ceylan, Cemil ; 10247922 ; Endüstri Mühendisliği ; Industrial Engineering
    Rekabetçilik kavramı uzun yıllardır var olmakla birlikte, özellikle 1980 sonrası dönemde bilgi, iletişim ve teknoloji alanlarındaki hızlı gelişmeler aracılığı ile artan küreselleşme, bu kavramın önemini arttırmış ve üzerinde daha çok konuşulur hale getirmiştir. Rekabetçilik günümüzde işletmelerde, endüstrilerde ve şehirlerden ülkelere kadar uzanan geniş bir yelpazede yer alabilmektedir. Rekabet gücünün artması, işletmeler veya ülkeler için büyüme ve gelişmeyi kolaylaştırmaktadır. Diğer yandan rekabet güçlerini arttıramayan işletmeler zaman içerisinde gerilemekte, müşteri kaybetmekte ve kapanma tehlikesiyle karşı karşıya gelmektedir. Bu işletmeler arasında Küçük ve Orta Ölçekli İşletmeler (KOBİ) ayrı bir öneme sahiptir. Zira KOBİ'ler, ülke ekonomilerinin temel dinamiğini oluştururlar. İstihdamın büyük bölümü, üretim, katma değer, ciro ve ihracatın önemli kısmı KOBİ'ler tarafından sağlanmaktadır. Bu nedenle KOBİ'lerin performansları ülke ekonomilerini doğrudan etkilemektedir. Rekabetçiliğin öneminin artması sonucunda dünyanın her yerinden birçok bilim insanı ile birlikte ulusal veya uluslararası kuruluşlar rekabetçiliğe yönelik farklı çalışmalar yapmış, rekabet gücünün nasıl arttırılabileceğini araştırmış ve rekabetçiliği ölçen endeksler oluşturmaya çalışmıştır. Rekabetçilik ile ilgili ulusal ve uluslararası veritabanları, geniş literatür taramaları ve aynı zamanda proje ve akademik çalışmalar incelenmiş olup, bu çalışmaların genellikle ülke bazında veya büyük ölçekli işletmeler bazında yapıldığı ve KOBİ ölçeğinde rekabetçiliği ölçen, inceleyen ve analiz eden bilimsel çalışmaların yetersiz olduğu gözlemlenmiştir. Dolayısıyla KOBİ'lerin rekabet gücünü arttırabilmek için rekabetçiliği etkileyen değişkenlerin bilimsel yaklaşımla analiz edilmesine ve KOBİ rekabetçiliğini ölçebilen sistematik yöntemlerin oluşturulmasına ihtiyaç olduğu anlaşılmaktadır. Bu çalışma, KOBİ'lerin rekabet güçlerini arttırabilmek için rekabetçiliği etkileyen değişkenleri bütünsel bir yaklaşım aracılığı ve bu çalışmada önerilen melez yöntem ile analiz ederek KOBİ Rekabetçilik Endeksi oluşturmayı hedeflemektedir. Rekabetçiliği etkileyen değişkenlerin bütünsel analizi ve orijinal algoritma ile oluşturulan KOBİ Rekabetçilik Endeksi'nin sistematik çerçevesi, rekabetçilik literatürüne katkıda bulunmayı ve KOBİ yöneticilerine strateji ve politika önerileri geliştirmeyi amaçlamaktadır. Bu çalışma birbirini takip eden iki bölümden oluşmaktadır. Birinci bölümde, rekabetçiliği etkileyen değişkenlerin belirlenmesinin ardından bu değişkenlerin analizi için Delphi ve bulanık DEMATEL (Decision-Making Trial and Evaluation Laboratory) yöntemleri kullanılarak bu çalışmaya özgü melez bir yöntem oluşturulmuştur. Öncelikle, bütünsel analizi etkin kılabilmek için geniş kaynak çerçevesi altında, KOBİ rekabetçiliğini etkileyen 73 değişken, KOBİ'lerde Rekabetçiliği Etkileyen Değişkenler Havuzunda toplanmıştır. Ardından 3 aşamadan oluşan melez yöntemin aşamalarına geçilmiştir. Melez yöntemin birinci aşamasında sahadaki uzmanlar aracılığı ile 73 değişkenden oluşan havuz, tekrar gözden geçirilip filtrelenerek imalat sanayisine özel 60 değişkene indirilmiştir. Melez yöntemin ikinci aşamasında tekstil sektörüne yoğunlaşılarak KOBİ rekabetçiliğini etkileyen 60 değişken arasından en önemli 15 değişken belirlenmiştir. Son aşamada ise, bu değişkenler analiz edilmiş, sıralanmış ve değişkenlerin nedensel ilişkileri haritalanmıştır. Bu sayede, tekstil sektöründeki KOBİ yöneticileri, önemli değişkenlere yoğunlaşarak rekabetçiliğin arttırılmasında rol oynayacak stratejik yöntem ve önerileri ele alabilecektir. Çalışmanın ikinci bölümünde, KOBİ rekabetçiliğini ölçmeye yarayan KOBİ Rekabetçilik Endeksi oluşturulmuştur. Bu endeks, üç aşamadan oluşan orijinal ve sistematik bir algoritmayı takip eder. Algoritmanın birinci aşaması melez yöntemi ve melez yöntemden elde edilen verileri kapsar. Algoritmanın ikinci aşamasında rekabetçiliği ölçmek için kullanılan ölçüm soruları ve ölçüm sorularının ölçeklerinin nasıl belirleneceği yer alır. Son aşamada ise, endeksin uygulandığı KOBİ'ler için matematiksel puan hesaplamaları yapılır. KOBİ Rekabetçilik Endeksi'nin kullanılabilirliğini kanıtlamak için algoritmanın ampirik uygulaması tekstil alt sektöründe yer alan örgü sanayisine uygulanmıştır. Öncelikle, bu değişkenleri ölçebilmek için uzmanlar aracılığı ile sektöre özgü ölçekler belirlenmiştir. KOBİ Rekabetçilik Endeksi daha sonra, Türkiye'de İzmir, Bursa ve Denizli'de faaliyet gösteren 32 örgü sanayi KOBİ'lerine sektöre özgü ölçekler kullanılarak uygulanmıştır. KOBİ Rekabetçilik Endeksi'nin ampirik uygulamasından elde edilen sonuçlar, örgü sanayi için endüstriyel standartları ortaya çıkaran değerli makro ve mikro çıkarımlar sunmaktadır. KOBİ Rekabetçilik Endeksi sonucu KOBİ'lerin güçlü ve zayıf rekabetçilik yönlerini ortaya çıkaran bireysel KOBİ rekabetçilik analizi raporları bu çalışmanın sonuçlarından elde edilebilir. Bu çalışmadan elde edilen sonuçlar, KOBİ'lerin ilgili sektördeki rekabet güçlerini arttırmayı hedefleyen ve stratejik rekabetçilik geliştirme politikalarını içeren bir rehber ve yol haritası oluşturmada kullanılabilir. Rekabetçiliği etkileyen değişkenlerin bir arada toplanması, melez yöntem aracılığı ile analizi ve rekabetçiliği ölçen orijinal algoritma ile yaratılan KOBİ Rekabetçilik Endeksi, rekabetçilik literatüründeki eksikliklere önemli katkılarda bulunmayı hedeflemektedir.
  • Öge
    Hipersezgisel yöntemlerle lojistik ağ tasarımı ve optimizasyon
    (Fen Bilimleri Enstitüsü, 2017) Erol, Vural ; Baskak, Murat ; 10182101 ; Endüstri Mühendisliği ; Industrial Engineering
    Tedârik Zinciri Yönetiminde en çok karşılaşılan problemlerden biri, Lojistik Ağ Tasarımı Problemidir. Bir işletmenin lojistik ağı, tedârikçiler, depolar, dağıtım merkezleri ve perakende mağazalarından ve bunlar arasındaki hammadde, ara ürün ve bitmiş ürün akışlarından oluşmaktadır. Lojistik Ağ Tasarımı Probleminde genel olarak amaç, müşteri gereksinimleri karşılanırken aynı zamanda sabit mâliyetler ile satınalma, üretim, depolama ve taşıma gibi değişken mâliyetleri de enküçüklemeye çalışmaktır. NP-Zor problem kapsamında ele alınan Lojistik Ağ Tasarımı Problemi için sezgisel ve metasezgisel yöntemler, statik durumlarda etkin çözümler sunmaktadır. Hipersezgisel yöntemler ise problemden bağımsız teknikler olup, çözüm arama süreci ile problem uzayı arasında bir soyutlama sağlarlar. Bir organizasyonun lojistik ağı, bir kuruluş için tedârikçi, üretim tesisleri, dağıtım merkezleri ve depolar arasındaki her türlü taşıma ve depolama işlemleri ile ilgilidir. Lojistik Ağ Tasarımı (LAT), işletmenin depo, dağıtım merkezi gibi noktalarının tedârikçi, üretim noktaları ve bayi, müşteri, toptancı gibi satış noktaları ile ilişkilendirilmesidir. Bu tez çalışmasında LAT problemleri İleri, Tersine ve Bütünleşik olmak üzere üç başlık altında incelenmiştir. İleri Lojistik Ağ Tasarımında hammadde ve ürünler tedârikçi, fabrika, dağıtım merkezi ve müşteri yoluyla ilerlemektedir. Tersine Lojistik Ağ Tasarımında ise ürün bu yönün tersi bir akışa sahip olup, Bütünleşik LAT'de her iki yöndeki hareket ele alınmaktadır. Lojistik Ağ Tasarımı Problemleri dört boyutta değerlendirilebilir. Karar Düzeyi olarak stratejik, taktik ve operasyonel, İşlevler olarak lokasyon belirleme, araç rotalama, depo miktarı belirleme, araç sayısı hesaplama vb., Çözüm Yöntemleri olarak sürekli yakınlaştırma, kesin ve sezgisel yöntemler, Uygulama Alanlarına (Sektörler) göre ise otomotiv, lojistik, elektronik vb. olarak sınıflandırılabilir. Bu tez çalışmasında Lojistik Ağ Tasarımı Problemi ve Hipersezgisel Algoritmalar ayrı başlıklar hâlinde anlatılmış ve literatür araştırmalarına ilişkin ayrıntılı sonuçlar açıklanmıştır. Çalışmada İleri Lojistik Ağ Tasarımı Problemi ile ilgili bir Karma Tamsayılı Programlama Modeli oluşturulmuştur. Lojistik Ağ Tasarımı Probleminde genel olarak amaç, müşteri gereksinimlerinin karşılanması koşuluyla tesislerin sabit mâliyetleri ve satınalma, üretim, depolama ve taşıma gibi değişken mâliyetlerin enküçüklemeye çalışılmasıdır. Problem oldukça geniş ve karmaşık olduğu için literatürde genel olarak belirli alt süreçlere ait problemler üzerinde çalışmalar yapılmıştır. Kurulan Karma Tamsayılı Programlama Modelinde temel olarak tedârikçi seçimi, tesis ve dağıtım merkezi aktifleştirilmesi, hangi fabrikanın, hangi tedârikçiden hammadde alacağı ve hangi dağıtım merkezine ürün göndereceği, müşterilere hangi dağıtım merkezi üzerinden hizmet edileceği ve dağıtım merkezi ile müşteriler arasındaki araç rotaları belirlenmeye çalışılmaktadır. Günümüzde, özellikle ekonomik nedenlerden dolayı, gerçek yaşamda karşılaşılan ve optimizasyon gerektiren problemler oldukça önem kazanmıştır. Bu tür problemler için kesin modellemeler yapmak karmaşık ve ayrıntılı olduğundan ve aynı zamanda çözümü uzun süreler gerektirdiği için bunlar uygulanabilir değildir. Bu nedenlerle, optimum sonucu garanti etmeyen ancak uygun süreler içerisinde yürütülmesi kolay, fazla kaynak gerektirmeyen ve uygulanabilir çözümler üreten basit sezgisel yöntemlere başvurulmaktadır. Metasezgisel Yöntemler son yıllarda başarısını kanıtlasa da, yürütülmesi oldukça zor, mâliyetli ve problem özelinde şekillendirilen tekniklerdir. Bir problem için yüksek kaliteli çözümler üreten bir Metasezgisel Algoritma, problemde birtakım değişiklikler yapıldığında başarısız olabilmektedir. Bu yüzden, gerçek yaşamda kullanılacak Metasezgisel yöntemlerin, bu değişikliğe uyum sağlamak üzere elden geçirilmesi gerekmektedir. Hipersezgisel Algoritmalar ise genelleştirilmiş, dayanıklı ve problemden bağımsız, yeniden kullanılabilen yöntemlerdir, Metasezgisel Yöntemlerden daha üst düzeyde soyutlama sağlarlar ve algoritma sürecinde herhangi bir zamanda hangi klasik sezgisel yöntemin uygulanacağına karar veren bir çözüm yaklaşımına sahiptirler. Klasik sezgisel teknikler, optimum, çözümü zor ve uzun süreler gerektiren büyük boyutlu problemler için, kabul edilebilir süre içinde optimuma yakın çözümler üreten, kullanımı kolay ve probleme özgü yöntemlerdir. Hipersezgisel Algoritmalar ise bu basit sezgisel yöntemleri uyumlu bir şekilde organize ederek etkin sonuçlar üretmektedir. Basit bir sezgisel yöntem, her problem için iyi çözümü üretmese de, diğer basit sezgisel tekniklerle uygulandığında kaliteli sonuçlar çıkarabilmekte, diğer bir deyişle çözümün belirli aşamalarında performansı yüksek olabilmektedir. Bu nedenle, sezgisel yöntemleri tek tek kullanmak yerine bütünleşik melez bir yapı oluşturmak, çözüm kalitesini arttırmaktadır. Hipersezgisel Algoritmalarda basit sezgisel tekniklerin nasıl seçileceğine kılavuzluk eden bir öğrenme mekanizması vardır. Hipersezgisel yöntemler süreç açısından Basit Hipersezgiseller (Sezgisel yöntemleri rassal seçen yöntemler), Seçim Fonksiyonlu Hipersezgiseller (Sezgisel yöntemlere ağırlık verip, bu ağırlığa göre seçim yapan yöntemler), Metasezgisel Yöntemlerle Melezleştirilen Hipersezgiseller (Sezgisel yöntemlerin uygulanma sırasını kodlayıp Metasezgisel kullanarak bu sırayı güncelleyen yöntemler), Öğrenme Tabanlı Hipersezgiseller (Basit sezgisel yöntemlerin daha önceki performanslarını dikkate alarak, hangi yöntemin seçileceğine karar veren uyarlanabilir (adaptif) öğrenme mekanizmasına sahip yöntemler) olmak üzere dörde ayrılabilir. Bu tez çalışmasında Lojistik Ağ Tasarımı problemi için bir Hipersezgisel Algoritma geliştirilmiş ve Microsoft .NET C# programı üzerinde kodlaması yapılmıştır. Ayrıca tasarlanan Hipersezgisel Algoritmanın farklı boyutlardaki Lojistik Ağ Tasarımı Problemleri için literatürde yer alan Genetik Algoritma ve Tavlama Benzetimi yöntemleri ile de karşılaştırılması yapılmıştır. Literatürde Lojistik Ağ Tasarımı için varolan bir problem kümesi (seti) olmadığı için, bu tezdeki problemler sanal olarak hazırlanmıştır ve problem içindeki parametrelere rassal değerler verilmiştir. Hazırlanan problemlerin düşük boyuttaki olanları için GAMS ortamında Karma Tamsayılı Programlama modeli oluşturularak optimum sonuçlar bulunmuştur, büyük boyutlu problemler için ise algoritmalar süresince bulunan en iyi çözüm dikkate alınmıştır. Geliştirilen Hipersezgisel Algoritmanın karşılaştırılması, optimum sonuca veya bulunan en iyi sonuca yakınlık, çözüm süresi ve bulunan çözümlerin dağılımları üzerinden yapılmıştır. Bu çalışmada Hipersezgisel Yöntemlerin daha iyi açıklanabilmesi için ayrıca Gezgin Satıcı Problemi üzerinde iyileştirici sezgiselleri kullanan ve salt iyileştirme gösteren hareketleri kabul eden (Sİ) Basit Hipersezgisel bir algoritma örneği verilmiştir. Bunun yanında geliştirilen Hipersezgisel yöntem kullanılarak bir, iki ve üç rotalı (güzergâhlı) LAT kapsamında basit örnekler üzerinden denemeler yapılmıştır. Tez kapsamında geliştirilen Hipersezgisel Algoritmanın etkinliğini ölçmek için altı sanal problem tipi oluşturulmuş olup, her tip için üç örnek problem hazırlanmıştır. Bu problemler üzerinden ise Altıparmak ve diğerleri tarafından 2006'da geliştirilen Genetik Algoritma ile Jamayaran ve Ross tarafından 2003 yılında geliştirilen Tavlama Benzetimi yöntemi arasında kıyaslama yapılmıştır. İlk dört problem, Karma Tamsayılı Programlama Modeli kurularak GAMS ortamında çözülmüş ve optimum sonuçlar elde edilmiştir. Diğer iki problem için, büyük olmalarından dolayı GAMS ortamında çözüm oluşturulamamış, algoritmalarca bulunan en iyi çözüm değeri ile karşılaştırmalar yapılmıştır. Literatürde Lojistik Ağ Tasarımı için bir problem kümesi olmadığı için problem verileri tümüyle rassal olarak üretilmiştir, bu sırada kapasite ve talep kısıtları dikkate alınarak uygun çözümlerin olabilirliği gözönüne alınmıştır. Üretilen problemler için bu çalışmada kurulan Karma Tamsayılı Programlama modeli dikkate alınmış ve senaryolar bu model üzerinden gerçekleştirilmiştir. Bulunan çözüm değerlerinin ayrıca sağlaması yapılarak sürecin kontrolü gerçekleştirilmiştir. Oluşturulan GAMS modelleri, program üzerindeki DICOPT ve BARON modülü ile çözülmüş ve optimum sonuçlar elde edilmiştir. Bu çalışmada yöntemler, her bir problemde her bir parametre kümesi için yüz kez uygulanmış olup, bulunan çözüm değerleri, en iyi çözümle arasındaki fark, buna ait sapma yüzdesi ve çözüm süreleri hesaplanmıştır. Bu noktada yer alan çözüm sürelerinden kasıt, algoritmanın çalışma süreci boyunca bulduğu en iyi çözüme ulaşma süresidir. Uygulamada Hipersezgisel Algoritma, Genetik Algoritma ve Tavlama Benzetimi yöntemlerince 100 denemede bulunan çözüm değerlerinin ve en iyi çözümün üretilme süresinin kutu grafikleri ile analizi yapılmıştır. Tez kapsamında gerçek yaşamdan örnek olması açısından îmalat sektöründe Türkiye'nin birçok yerinde tesisleri bulunan ve sektörün lider firmalarından biri seçilerek bir LAT problemi ele alınmıştır. Türkiye'de altı adet kutu fabrikası, dört adet depo, dört dağıtım merkezi ve 700'ü aşkın müşteriye sahip firmada gerçeğe uygun veriler alınarak gerçek yaşamdan bir uygulama gerçekleştirilmiştir. Tez çalışmasında ayrıca uluslararası hızlı taşımacılık alanında faaliyet gösteren bir lojistik firmasında da gerçeğe yakın veriler alınarak bir uygulama yapılmıştır. İngiltere, İtalya, Güney Kore ve Malezya'dan Türkiye'ye gönderilen 270 gönderi ve gönderim noktası olan 80 parsel üzerinde dört katmanlı LAT problemi için çözüm oluşturulmuştur. Bu tez çalışmasının amacı; gerçek yaşamda karşılaşılan Lojistik Ağ Tasarımı Problemi için literatürde eksikliği giderecek sağlam (robust), esnek ve kaliteli çözümleri kabul edilebilir sürede üreten bir Hipersezgisel Algoritma hazırlamak ve gerçek bir süreç üzerinde uygulamasını yapmaktır. Geliştirilmesi yapılan Hipersezgisel Algoritma, uygun süreler içinde farklı problemlerde en iyi çözümü elde etmiş, sonuçların ayrıntılı analizi yapıldığında diğer algoritmalara göre daha iyi performans göstermiştir.