Geri Dön

Kapasite kısıtlı araç rotalama probleminin paralel genetik algoritma ile çözümü

Solving the capacitated vehicle routing problem using a parallel genetic algorithm

  1. Tez No: 459306
  2. Yazar: DURALİ UYUMAZ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HAKAN KUTUCU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Araç yönlendirme problemi, Vehicle routing problem
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karabük Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmada kapasiteleri kısıtlı araçlar ile farklı sayıda talebe sahip müşterilere bu taleplerinin ulaştırılması için kullanılan rota maliyetlerinin paralel genetik algoritma tekniklerinin kullanılarak optimize edilmesi gerçekleştirilmiştir. Genetik popülâsyonun ilk nesli oluşturulurken tasarruf algoritmasının geliştirilmiş bir haliyle kromozomlar ürettik. Geri kalan kromozomlar ise rastgele üretilmiştir. CUDA versiyon 5 özellikli Nvidia Titan X ekran kartı vasıtasıyla GPU Paralelleştirme kullandık. Genetik algoritmaya ait çaprazlama ve mutasyon işlemleri için uygulanan bu GPU paralelleştirmesi ile çok sayıda yeni çözümü hızlı bir şekilde üreterek optimum değeri bilinen problem setlerinin optimum çözümüne kısa sürede ulaştık. Optimum değerlerine ulaşılamayan problem setlerinde ise paralel algoritmanın seri algoritmaya göre daha iyi sonuçlar ürettiğini gözlemledik. Her bir problem seti için algoritma 10 kez çalıştırılarak testler gerçekleştirilmiştir. Test sonuçları aynı problem setlerini kullanarak çözüm üreten diğer algoritmalar ile karşılaştırılmıştır. Bu karşılaştırma sonucunda paralel genetik algoritmanın optimum sonuçlara etkili biçimde kısa sürede ulaştığı tespit edilmiştir. Çok sayıda müşteri içeren problem setlerindeki etkisi algoritmanın etkinliğini daha iyi göstermektedir.

Özet (Çeviri)

In this study, we consider the Vehicle Routing Problem (VRP) in which vehicles departure from one or more depot(s), visit customers with known demands and finally return to the depot(s). Generally, VRP aims to minimize the total distance of the vehicles routes and therefore decrease transportation costs. The VRP has many variants with various features and constraints such as hard time windows, soft time windows, dynamic allocation of swap containers, configurable vehicle capacities or pick-up and delivery. In this thesis, we consider the capacitated vehicle routing problem (CVRP) with vehicles of the same capacity based at a central depot. We improveda parallel genetic algorithm working on a graphical processing unit (GPU) using NVIDIA's CUDA to solve the CVRP. For the initial population, some chromosomes were generated by an enhancement of the Clarke and Wright savings heuristic and the others were generated randomly. We used three crossover operators PMX, OX and NWOX and three mutation methods Insertion, Swap and Inversion.We tested our serial and parallel genetic algorithms with benchmark instances and compared it with some other heuristics in the literature.We performed 10 independent runs for all implementations to get reliable statistical results.Experimental results showed that the proposed parallel genetic algorithm is competitive in terms of the quality of the solutions obtained.

Benzer Tezler

  1. Kapasite kısıtlı araç rotalama problemi ve çözüm yöntemleri

    Capacitated vehicle routing problem and solution approaches

    ZEYNEP BİRECİK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DOĞAN ÖZGEN

  2. Kapasite kısıtlı araç rotalama probleminin yabani ot ve hibrit metasezgisel algoritmalarla çözümü

    Solution of capacitated vehicle routing problem with invasive weed and metaheuristic algorithms

    ÜMİT YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiÇukurova Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ YUSUF KUVVETLİ

  3. Kümeleme ve genetik algoritma destekli yaklaşımlarla kapasite kısıtlı araç rotalama probleminin çözümü: perakende zincirinde uygulanması

    Solution of the capacity constraint vehicle routing problem with cluster and genetic algorithm based approach: a retail chain application

    TOLGA ŞEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HARUN REŞİT YAZĞAN

  4. Bulanık C ve K-ortalamalarla başlangıç çözümü oluşturulmuş tavlama benzetimi hibrit algoritması ile kapasite kısıtlı araç rotalama probleminin çözümü

    Solution of capacitated vehicle routing problem with simulated annealing hybrid algorithm with initial solution created with fuzzy C and K-means algorithm

    AHMET FATİH EKER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM ÇİL

  5. Kapasite kısıtlı yerleştirme rotalama probleminin bir melez karınca kolonisi algoritması ile çözümü

    Solution of capacitated location routing problem with hybrid ant colony algorithm

    SÜMEYYE GİZEM ÇAKAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HARUN REŞİT YAZĞAN