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

dc.contributor.advisor Yenisey, Mehmet Mutlu tr_TR
dc.contributor.author Öztürk, Mihrican tr_TR
dc.contributor.department Endüstri Mühendisliği tr_TR
dc.contributor.department Industrial Engineering en_US
dc.date 2008 tr_TR
dc.date.accessioned 2008-07-07 tr_TR
dc.date.accessioned 2015-06-18T16:50:47Z
dc.date.available 2015-06-18T16:50:47Z
dc.date.issued 2008-07-09 tr_TR
dc.description Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2008 tr_TR
dc.description Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2008 en_US
dc.description.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. tr_TR
dc.description.abstract 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. en_US
dc.description.degree Yüksek Lisans tr_TR
dc.description.degree M.Sc. en_US
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/11527/5884
dc.publisher Fen Bilimleri Enstitüsü tr_TR
dc.publisher Institute of Science and Technology en_US
dc.rights İTÜ tezleri telif hakkı ile korunmaktadır. Bunlar, bu kaynak üzerinden herhangi bir amaçla görüntülenebilir, ancak yazılı izin alınmadan herhangi bir biçimde yeniden oluşturulması veya dağıtılması yasaklanmıştır. tr_TR
dc.rights İTÜ theses are protected by copyright. They may be viewed from this source for any purpose, but reproduction or distribution in any format is prohibited without written permission. en_US
dc.subject Tedarik Zinciri tr_TR
dc.subject Genetik Algortima tr_TR
dc.subject Yayılan Agaç tr_TR
dc.subject Prüfer Dizisi tr_TR
dc.subject Supply Chain en_US
dc.subject Genetic Algorithm en_US
dc.subject Spanning Tree en_US
dc.subject Prufer Coding en_US
dc.title Çok Aşamalı Tedarik Zinciri Optimizasyonu Probleminin Yayılan Ağaç Tabanlı Genetik Algoritma İle Çözümü tr_TR
dc.title.alternative Solving Of Multi-stage Supply Chain Optimization Problem With Spanning Tree Based Genetic Algorithm en_US
dc.type Thesis en_US
dc.type Tez tr_TR
Dosyalar
Orijinal seri
Şimdi gösteriliyor 1 - 1 / 1
thumbnail.default.alt
Ad:
8695.pdf
Boyut:
2.88 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Açıklama
Lisanslı seri
Şimdi gösteriliyor 1 - 1 / 1
thumbnail.default.placeholder
Ad:
license.txt
Boyut:
3.16 KB
Format:
Plain Text
Açıklama