Yeşil depo yeri belirleme ve araç rotalama problemlerinin GA ve sezgisel metotlarla çözülmesi : boya imalat firmasında uygulanması

Abstract

Yer seçimi ve rotalama problemleri, lojistik problemlerinin en önemli konularından olup farklı yaklaşımlarla ve çözüm yöntemleri ile geliştirilerek daha özel hale getirilmiş problemlerdir. Bu çalışmada verimlilik ve karlılık oranlarını arttırmak için bir boya firmasının lojistik biriminde, kara lojistiğinin en önemli problemlerinden olan depo yeri seçimi ve rotalama problemine farklı yaklaşımlarla çözümler aranmaktadır. İki farklı model önerilmiştir. İlk modelde şehirlerarası km'leri dikkate alarak çözüm yolu önerisi getirilmiştir. İkinci modelde ise çevreye karşı farkındalığı arttırmak için dünyada hızla artan küresel ısınmanın en önemli sebeplerinden olan sera gazlarından CO2 emisyon miktarlarını yolların eğimini dikkate alarak azaltan çözüm yolu önerisi getirilmiştir. Yer seçimi ve rotalama problemine, depo-yer seçimi ve atama problemi, kapasiteli araç rotalama problemi olmak üzere kademeli yaklaşım önerilmiştir. Birinci aşamada problem Mixed-Integer Linear Programming (MILP)'de çözülerek atama yapılmıştır. Sonuç olarak tüm şehirler uygun depolara tahsis edilmiştir. İkinci aşamada kapasiteli araç rotalama problemi sezgisel algoritma ve genetik algoritma yöntemleri kullanılarak çözülmüştür. Önerilen modeller Marmara Bölgesi'nde boya fabrikasında uygulanmıştır. Sonuç olarak önerilen genetik algoritmaların model 1 ve model 2'de klasik sezgisel yöntemden daha avantajlı olduğu sonucuna varılmıştır.

Location and routing problems are one of the most important issues of logistics problems and solved using different approaches. In this study, location and routing problems were solved in a logistic department of a paint firm to increase the productivity and profitability rates. Two different models were proposed. The first model was only related with kms among cities. At the second model, in order to raise awareness on the environment, greenhouse gases that are one of the most important reasons of global warming in the world, was included into the model to reduce CO2 emissions by taking into account the inclination of roads. A hierarchical approach was proposed to solve these problems. At the first level, an assignment to problem (MILP) was solved. As a result, all the cities were assigned to proper storages. At the second level, capacitated routing problem was solved using a heuristic and genetic algorithm. The proposed models were applied in a real life paint factory, in Marmara region, Turkey. The results illustrate that the proposed genetic algorithm produced better result than the classical heuristic method for model 1 and model 2.