Çok Aşamalı Tedarik Zinciri Optimizasyonu Probleminin Yayılan Ağaç Tabanlı Genetik Algoritma İle Çözümü

Abstract

Global piyasalardaki degismeler genis bir rekabet ortamı yaratmıstır. Bu rekabet ortamının yıldırıcı zorluklarına ragmen tedarik zincirinde dagıtım zamanlarını azaltmayı basaran sirketler büyümeye devam etmektedir. Günümüzün veri yıgınları arasında katı algoritmalar ile çözüme ulasmak zorlasmısken, sezgisel algoritmaların özellikle de doganın isleyisini kopyalayan genetik algoritmanın çok daha büyük önem tasıyacagı ortadadır. Genetik Algoritma uygulamalarının ulastırma problemlerini en iyi resmeden çizge kuramı ile birlikte kullanılması 1990lı yılların baslarına dayanmaktadır. Bu konu tedarik zinciri, ulastırma problemleri, optimizasyon, sebeke analizi ve genetik algoritma konularının kesisimin noktasındadır ve içinde barındırdıgı birçok algoritma nedeniyle gelisime çok açık bir yapısı vardır. Yapılan çalısmada çok asamalı bir lojistik agında alternatifler arasından seçimleri yaparak optimum dagıtım planını bulmaya yardımcı olacak bir model gelistirilmistir.

In recent years changes of situations in global market has caused a big competition. In this case only the companies which achieve to reduce distribution time of goods in supply chain can continue to grow. It is very difficult to gather information from today’s bulk data to find the solution of optimization problems with hard techniques, so the role of heuristic algorithms especially Genetic Algorithm which copies nature’s evolution process, will be more significant. First usage of genetic algorithms with the graph theory in distribution problems was in the beginning of 1990’s. This topic is in intersection of Supply Chain, Distribution Problems, Graph Theory, Optimization and Genetic Algorithm subjects and it is open to improve with the algorithms included. In this study, a model is established for finding the optimal distribution strategy for a multi-stage supply chain by choosing alternatives from service points.