Çapraz sevkiyatta ürün akış ve yerleşim probleminin bütünleşik optimizasyonu

Abstract

Bu tez çalışması, çapraz sevkiyat şebekelerinde üretici noktalarından müşteri noktalarına olan ürün akışları ve yerleşim planlarında toplam taşıma maliyetlerini en aza indirecek bir çözüm yaklaşımı sunmaktadır. Bu kapsamda; çapraz sevkiyat şebekesinde ulaştırma problemi ve çapraz sevkiyat merkezlerinde araç-kapı atama problemi birlikte ele alınmıştır. Ayrıca problemde, araçlara ve çapraz sevkiyat merkezi alanlarına ait iki boyutlu yerleşim planları da göz önüne alınmıştır. Çapraz sevkiyatta ürün akış ve yerleşim problemi (ÇSÜAYP) olarak adlandırılan bu problem iki farklı modelleme yaklaşımı ile formüle edilmiştir. Matematiksel modeller üzerinde gerçekleştirilen sayısal analizler, kesin çözüm veren yöntemlerin büyük boyutlu problemlerin çözümünde yetersiz kaldığını göstermiştir. Bu nedenle problemin çözümü için hibrit bir sezgisel algoritma geliştirilmiştir. Bu algoritmanın oluşturulması esnasında; tavlama benzetimi (TB) algoritması, tabu arama (TA) algoritması, genetik algoritma (GA), diferansiyel gelişim algoritması (DGA) ve parçacık sürüsü optimizasyonu (PSO) algoritması dikkate alınmıştır. Beş temel algoritmanın yanı sıra çalışmada; GA, DGA ve PSO'nun TB ile hibrit yapıları geliştirilmiştir. Oluşturulan algoritmaların test edilmesi sonucunda en iyi performansı TB ve sıralı çaprazlama (SÇ) yönteminin kullanıldığı GA'dan elde edilen hibrit yapı (HGA-TB-SÇ) göstermiştir. Elde edilen sonuçlar, HGA-TB-SÇ'nin ÇSÜAYP için kabul edilebilir işlem zamanları içinde etkin sonuçlar bulduğunu göstermiştir. Tez çalışması neticesinde geliştirilen HGA-TB-SÇ ile işletmelerin rekabet gücünü arttırmaları konusunda gerçek hayata ait çapraz sevkiyat uygulamalarında kullanılabilecek etkin bir çözüm yöntemi sunulmuştur.

This thesis presents a solution approach that minimizes the total transportation cost on material flow and allocation plans from supplier nodes to customer nodes in cross-docking networks. In this context, the transportation problem of the cross-docking network and truck-door assignment problem of the cross-docking centers are jointly taken into account. Additionally, two dimensional placement plans belongs to trucks and cross-docking center areas are also considered for the problem. This problem, which is entitled as material flow and placement problem in cross-docking (MFPPC), is formulated by using two different modelling approach. Computational analyses on mathematical models show that the exact algorithms are insufficient to solve large sized problems. Thus, a hybrid heuristic algorithm is developed to solve the problem. During the formation of the hybrid algorithm, simulated annealing (SA) algorithm, tabu search (TS) algorithm, genetic algorithm (GA), differential evolution algorithm (DEA) and particle swarm optimization (PSO) algorithm are taken into account. Besides the five basic algorithms, hybrid frameworks of the GA, DEA and PSO with SA are developed. As a result of the tests executed for the proposed algorithms, the hybrid framework of the SA and GA with ordered crossover (OC) method (HGA-SA-OC) displays the best performance. Computational results show that HGA-SA-OC finds effective solutions to MFPPC in practical processing times. As a result of this work, an effective solution method is presented by the proposed HGA-SA-OC that can be used for the real life cross-docking applications in order to improve competitiveness of the companies.