Bir firmanın zaman pencereli belirli talepli araç rotalama probleminin genetik algoritma kullanılarak çözülmesi

Abstract

Gelişen ve rekabetçi koşullara uyum sağlamak zorunda olan şirketler, bu süreçteki en belirleyici faktör olan müşteri memnuniyetinin arttırılması konusuna daha fazla önem vermek durumunda kalmışlardır. Şirketler var olan başarılarını sürdürülebilir kılmak ve müşteriler tarafından her zaman tercih edilir olmak için, müşterinin sesini dinlemenin ve taleplerine kısa sürede yanıt verme esnekliğine sahip olmanın önemini kavramışlardır. Şirketler sürdürülebilir başarıya sahip olma hedeflerine ulaşabilmek için; en az maliyet, en iyi müşteri ilişkileri stratejisini benimsemek durumundadırlar. Tedarik Zincirinin son halkası, ürünün/hizmetin müşteriye ulaştığı son aşaması dağıtımdır. Lojistik ve dağıtımın en önemli konularından biri olan Araç Rotalama Problemi ile müşterinin varlığı, kapasite, zaman, mesafe gibi bir takım kısıtlar çerçevesinde araçların müşterilere atanması gerçekleştirilerek lojistik maliyetlerini önemli ölçüde azaltmak ve buna bağlı olarak da firmalara rekabet üstünlüğü getirmek amaçlanmaktadır. Dağıtım aşamasında araçların gideceği en kısa yolu belirleme ve müşterilere en kısa sürede hizmet etme ve bunları gerçekleştirirken diğer kısıtları da göz önünde bulundurma Araç Rotalama Problemleri'nin şirketlere sağladığı en büyük yararlardır. Büyük lojistik ağlara sahip olan firmaların rotalama problemleri kesin en iyileme yöntemleri ile çözülmeye çalışıldığında bu işlem uzun sürmektedir ve bahsedilen yöntemleri kullanmak verimli olmayacaktır. Bu nedenle en iyiye yakın çözümü veren, hız ve esneklik konusunda büyük avantaj sağlayan, günümüzde birçok farklı çalışma alanlarında kullanılan sezgisel ve/veya metasezgisel yöntemlerin uygulanması tercih edilmektedir. Yapılan bu çalışmada Araç Rotalama Problemleri'nin çeşitleri tanıtılmış, ARP'lerin literatürde kullanılmakta olan çözüm yöntemleri anlatılmış, söz konusu firmadaki ARP modellenmiş, bu modele uygun algoritma oluşturulmuş ve şirketin gerçek verileri kullanılarak problem en iyi çözüme yakın bir sonuca ulaşılmıştır. Çalışmada bahsedilen özellikler dikkate alınarak problem çözümünde Genetik Algoritma'nın kullanılmasına karar verilmiştir. Metasezgisel bir yaklaşım olan Genetik Algoritma'da yeni bir birey kodlama çeşidi olan rassal sayılı kodlama kullanılarak modelin daha etkin ve hızlı olması sağlanmıştır. Bu çalışma ile Araç Rotalama Problemlerini ele alan diğer modellerle karşılaştırılabilir bir model ortaya koymak ve bu modelin bir firmada uygulanarak avantaj ve dezavantajlarını belirtmek amaçlanmıştır.The companies have to adapt to the competitive conditions that evolving steadily. Customer satisfaction has become the most decisive factor in this process and this has forced the companies give extra attention to the customer satisfaction. In order to have a sustainable success, companies have to adopt minimum cost, best customer relations strategies. In the supply chain, one of the most important issues of logistics and distribution which is the last process that product or service reaches to customers has become an area that companies pay more attention. While faster delivery and more customer reachability cause more customer satisfaction, companies should also consider and decrease their operational costs. The aim of these companies is to provide quality and speed service and minimizing the costs as well. Solving vehicle routing problems with the precise optimization methods of the companies which have the largest logistic network will take longer, the method will not be efficient to use. Therefore heuristic/metaheuristic methods which gives the nearly the best solution are preferred. In this study, types of studies have been introduced in the Vehicle Routing Problem, solution methods have been described and vehicle routing problem of the company modeled and the results with actual data has been reached.The problem was modeled with genetic algorithm, which is one of the meta-heuristic methods, random key representation is a new approach for individual coding in genetic algorithm that improves efficiency. With this study, it is aimed to create a comparable model which is based on vehicle routing problems and to apply in a company's logistic network intended to indicate the advantages and disadvantages.