Aylak zamanı enküçükleyen tur oluşturma problemlerinin geri izleme yöntemi ile çözümüne ilişkin bir yazılım geliştirme uygulaması

Şahin İnanç; Hayrettin Kemal Sezen

doi:10.15637/jlecon.2219

Yazarlar

Şahin İnanç Uludağ Üniversitesi / Türkiye https://orcid.org/0000-0001-7739-3752
Hayrettin Kemal Sezen Altınbaş Üniversitesi / Türkiye https://orcid.org/0000-0001-7946-1384

DOI:

https://doi.org/10.15637/jlecon.2219

Anahtar Kelimeler:

Araç Rotalama Problemi- , Gezgin Satıcı Problemi- Dal ve Sınır Yöntemi- Geri İzleme Yöntemi- C#

Özet

İşletmelerde gün geçtikçe artan rekabet koşullarında küçük avantajlar bile önemli olabiliyorken lojistik de her geçen gün daha da büyük bir öneme sahip olmaktadır. İşletmelerin giderlerinin önemli bir kısmını lojistik oluşturmaktadır. Bu çalışma karayolunda yolcu taşıması yapan bir lojstik şirketinin araçlarının seferleri arasında beklemelerine ilişkin aylak zaman toplamını en küçük kılacak şekilde, optimal çözümü garanti eden bir (kesin, exact) yöntemle çözümü gerçekleştirilmiştir. Çözüme yönelik C# programlama dili ile bir yazılım geliştirilmiştir. Problemin çözümüne ilişkin yöntem olarak Dal ve Sınır tekniğinin Geri İzleme yaklaşımı kullanılmıştır. Kullanılan bu yöntem; tam sayıma göre sayımlamayı azaltma özelliğine sahiptir.

İndirmeler

İndirme verileri henüz mevcut değil.

Yazar Biyografisi

Şahin İnanç, Uludağ Üniversitesi / Türkiye

Öğr. Görevlisi

BURSA ULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ/KELES MESLEK YÜKSEKOKULU/BİLGİSAYAR TEKNOLOJİLERİ BÖLÜMÜ/BİLGİSAYAR PROGRAMCILIĞI PR.

Referanslar

BARKAOUI M., BERGER J. & BOUKHTOUTA A. (2015), Customer Satisfaction in Dynamic Vehicle Routing Problemwith Time Windows, Applied Soft Computing, Vol 35, ss.423-432.

BELL J. E. & MCMULLEN P. R. (2004). Ant Colony Optimization Techniques for the Vehicle Routing Problem, Advanced Engineering Informatics, C. 18, ss.41-48.

BORISENKO A., HAIDL M. & GORLATCH S. (2017), A GPU Parallelization of Branch-and-Bound for Multiproduct Batch Plants Optimization, Springer Science, C. 73, ss.639-651.

BRUSCO M. J. & STAHL S. (2005), Statistics and Computing, Branch and Bound Applications in Combinatorial Data Analysis, Springer Science, ss.4-8.

CARIC T., CALIC A., FOSIN J., GOLD H. & REINHOLZ A., (2008). A Modelling and Optimization Framework for Real-World Vehicle Routing Problems, Vehicle Routing Problem, Intechopen.

DANTZIG G. B. & RAMSER J. H. (1959), The Truck Dispatching Problem, Management Science, 1959, C. 6, S. 2, ss. 80-91.

DASTGHAIBIFARD G.H., ANSARI E., SHEYKHALİSHAHİ S.M., BAVANDPOURI A. & ASHOOR E. (2008), A Parallel Branch and Bound Algorithm for Vehicle Routing Problem, Proceedings of the International MultiConference of Engineers and Computer Scientists, C. 2, ss.1-6.

HOKAMA P., MIYAZAWA F. K. & XAVIER E. C. (2016), Abranch and cut approach for the vehicle routing problem with loading constraints, Expert System With Applications, C. 47, ss. 1-13.

KADRİ A. A., KACEM I. & LABADİ K. (2016), A Branch-and-Bound Algorithm for Solving the Static Rebalancing Problem in Bicycle-Sharing Systems, Computers & Industrial Engineering, C. 95, ss.45-52.

KESKİNTÜRK T., TOPUK N. & ÖZYEŞİL O. (2015), Araç Rotalama Problemleri ile Çözüm Yöntemlerinin Sınıflandırılması ve Bir Uygulama, İşletme Bilimi Dergisi, C. 3, S. 2, ss.77-107.

LAPORTE G. (1992), The Vehicle Routing Problem: An overview of exact and approximate algorithms, European Journal of Operational Research, C. 59, ss.345-358.

LIU S. B., NG K. M. & ONG H. L. (2008). Branch-AndBound Algorithms For Simple Assembly Line Balancing Problem, International Journal of Advanced Manufacturing Technology, C. 36, ss.169-177.

McKEOWN G.P., RAYWARD-SMITH V.J. & TURPIN H.J. (1991), Branch-And-Bound as a Higher-Order Function, Annals of Operations Research, C. 33, ss.379-402.

MONTOYA A., GUÉRET C., MENDOZA J. E. & VILLEGAS J. G. (2016), A Multi-Space Sampling Heuristic for the Green Vehicle Routing Problem, Transportation Research Part C, C. 70, ss.113-128.

SEZEN H.K., (2017). Yöneylem Araştırması, Bursa: Dora Yayınevi,.