Bir süpermarket zincirinde rotalama probleminin metasezgisel algoritmalar ile çözülmesi

Abstract

Kapasite kısıtlı araç rotalama problemi (KKARP), toplam kat edilen mesafe minimum olacak şekilde, araçların ortak bir depodan talepleri belirli olan müşterilere servis yapmak için izlemesi gereken rotaların kapasite kısıtı altında oluşturulduğu problemlerdir. Bu tez çalışmasında, bir süpermarket zincirinin haftalık taleplerinin karşılanması için en uygun rotanın belirlenmesi problemi çözülmüştür. Ele alınan problem NP-zor olduğundan dolayı kesin çözümlü matematiksel modeller yerine metasezgisel algoritmaların kullanılması uygun olacaktır. Bu amaçla karınca kolonisi, genetik ve yapay arı kolonisi algoritmaları uyarlanmış ve elde edilen sonuçlar ANOVA testi yardımıyla karşılaştırılmıştır.

Capacity constraint vehicle routing problem (CCVRP) deals with the minimum distance routes for vehicles that serve customers who have specific demands from a common warehouse under capacity constraints. In this study, optimal routing problem that meet the weekly demands of a supermarket was solved. The kind of this problem is non-polynomial-hard (NP-hard), so solution of this will be appropriate to employ metaheuristics rather than exact methods. Metaheuristic algorithms such as an ant colony, a genetic and an artificial bee colony algorithms were implemented to solve the problem. An ANOVA test was carried out to investigate effectiveness of the algorithms.