Yazar "Yaktubay, Meltem" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 4 / 4
  • [ X ]
    Öğe
    A genetic algorithm based solution approach for vehicle routing problem
    (Adana Alparslan Türkeş Bilim ve Teknoloji Üniversitesi, 2018) Yaktubay, Meltem; Göçken, Tolunay
    Klasik Araç Rotalama Probleminin (ARP) bir türü olan Zaman Pencereli Araç Rotalama Problemi (ZPARP), tedarik zinciri yönetiminin önemli bir parçası olan lojistik yönetiminin içerdiği bir taşımacılık sorununu ele alır. ZPARP, bir depodan müşterilere belirli bir zaman aralığında teslimat yapan araç filosu için optimum rotaları araştırır. Rota optimizasyonu, hızlı teslimat ve daha düşük maliyetle müşteri memnuniyetine olan etkisinden dolayı lojistik yönetiminde önemli bir yere sahiptir. Literatüre göre, ZPARP bir kombinatoryal optimizasyon problemi olduğundan çözüm için genellikle sezgisel veya metasezgisel yöntemler tercih edilir. Bu tezde ZPARP'yi çözmek için çok amaçlı bir genetik algoritma (GA) yaklaşımı önerilmiştir. Amaçlar, araçların toplam mesafesinin ve bekleme süresinin minimizasyonu olarak belirlenmiştir. GA adımlarında bireylerin değerlendirilmesi, sıralanması ve seçilmesinde çok amaçlı optimizasyon tekniklerinden biri olan NSGA-II kullanılmıştır. Literatürde, başlangıç popülasyonunun kalitesinin algoritmalar üzerindeki etkisinden bahsedilmiştir. Bu çalışmada, başlangıç popülasyonunun etkisini analiz etmek için çok amaçlı GA'da başlangıç popülasyonu üretimi aşamasında üç farklı yöntem kullanılmıştır. Başlangıç popülasyonları ilk olarak rasgele, ikinci olarak en yakın komşu tabanlı bir algoritma ile ve üçüncü olarak da süpürme tabanlı bir algoritma ile oluşturulmuştur. Oluşturulan üç algoritma, Solomon'un karşılaştırma problemleri üzerinde test edilmiştir. Başlangıç popülasyonu süpürme tabanlı algoritma ile oluşturulan GA ile daha etkili sonuçlara ulaşıldığı görülmüştür. Bu çalışmanın amacı, GA ile elde edilen sonuçlarda başlangıç popülasyonunun etkisini ortaya koymak ve ZPARP çözümü için karşılaştırmalı bir yaklaşım sunmaktır.
  • [ X ]
    Öğe
    Improvement of a genetic algorithm approach for the solution of vehicle routing problem with time windows
    (Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2017) Göçken, Tolunay; Yaktubay, Meltem; Kiliç, Fatih
    In this study, Vehicle Routing Problem with Time Windows (VRPTW) with known customer demands, a single depot and identical vehicles, is considered. Minimizing the total distance and the total waiting time of the vehicles are determined as objective functions for VRPTW which is capable to serve the customers in a prespecified time interval. A hybridized version of genetic algorithm which is a metaheuristic solution technique with constructive heuristic methods is proposed to produce effective solutions for VRPTW. By using sweep algorithm in initial population generation phase of genetic algorithm, it is planned to begin the search with high quality solution sets and in this way, get more feasible solutions faster. A benchmark problem in the literature is solved and obtained results are compared with the results of genetic algorithm with the nearest neighbor algorithm based algorithm. It is observed that the proposed genetic algorithm beginning with sweep based initial population generation algorithm reaches more effective solutions. © 2017 IEEE.
  • [ X ]
    Öğe
    Improvement of a Genetic Algorithm Approach for the Solution of Vehicle Routing Problem with Time Windows
    (IEEE, 2017) Gocken, Tolunay; Yaktubay, Meltem; Kılıç, Fatih
    In this study, Vehicle Routing Problem with Time Windows (VRPTW) with known customer demands, a single depot and identical vehicles, is considered. Minimizing the total distance and the total waiting time of the vehicles are determined as objective functions for VRPTW which is capable to serve the customers in a prespecified time interval. A hybridized version of genetic algorithm which is a metaheuristic solution technique with constructive heuristic methods is proposed to produce effective solutions for VRPTW. By using sweep algorithm in initial population generation phase of genetic algorithm, it is planned to begin the search with high quality solution sets and in this way, get more feasible solutions faster. A benchmark problem in the literature is solved and obtained results are compared with the results of genetic algorithm with the nearest neighbor algorithm based algorithm. It is observed that the proposed genetic algorithm beginning with sweep based initial population generation algorithm reaches more effective solutions.
  • [ X ]
    Öğe
    Zaman Pencereli Araç Rotalama Problemi Çözümü İçin Çok Amaçlı Genetik Algoritma Yaklaşımı
    (2018) Göçken, Tolunay; Yaktubay, Meltem; Kılıç, Fatih
    Bu çalışmada, talepleri bilinen müşterilerin, konumu bilinen bir deponun ve belirli sayıda aynıkapasiteye ve özelliklere sahip özdeş araçların bulunduğu klasik Araç Rotalama Probleminin(ARP) bir çeşidi olan Zaman Pencereli Araç Rotalama Problemi (ZPARP) ele alınmıştır.Müşterilere belirli bir zaman aralığında hizmet verilebilen ZPARP için toplam yolu ve araçsayısını minimize etmek amaç fonksiyonları olarak belirlenmiştir. ZPARP’ye etkin çözümlerüretilmesi amacı ile meta-sezgisel bir yöntem olan genetik algoritmanın sezgisel metotlarlamelezleştirilmiş bir uyarlaması önerilmiştir. Genetik algoritmanın başlangıç popülasyonuoluşturma aşamasında süpürme algoritması ve en yakın komşu tabanlı bir algoritma kullanılaraküretilen kaliteli çözüm kümeleriyle aramaya başlaması, böylece optimum sonuçlara daha hızlıulaşılması planlanmıştır. Genetik algoritmada başlangıç popülasyonları oluşturmada farklısezgisel yöntemlerin kullanılmasının istenilen sonuca bir etkisi olup olmadığı test edilmiştir.Literatürde var olan bir veri problemi çözülmüş, süpürme algoritmasını kullanan genetikalgoritma ile daha etkin sonuçlara ulaşıldığı görülmüştür.