Sürü tabanlı hibrit algoritmalar ile çoklu depo araç rotalama optimizasyonu
Multi-depot vehicle routing optimization using swarm-based hybrid algorithms
- Tez No: 942932
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÜMİT ATİLA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Bilişim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Türkiye'de meydana gelen yıkıcı depremin ardından, etkili yardım dağıtımına duyulan acil ihtiyaç, afet müdahalesinde lojistiğin optimize edilmesinin hayati önemini bir kez daha gözler önüne sermiştir. Koordinasyonsuz çabalar ve plansız hareketler, ciddi gecikmelere ve kaynakların verimsiz kullanımına yol açarak, hayati öneme sahip yardımların zamanında ulaştırılmasını ciddi şekilde aksatmıştır. Bu soruna çözüm olarak, bu çalışma çoklu depo araç rotalama problemi (MDVRP) için gelişmiş metasezgisel yaklaşımlardan faydalanan web tabanlı bir uygulama sunmaktadır. Araştırmada, üç iyi bilinen metasezgisel algoritmanın Yapay Arı Kolonisi (ABC), Karınca Kolonisi Optimizasyonu (ACO) ve Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) performansları incelenmiş ve her biri için Tabu Arama (TS) algoritmasıyla hibritleştirilerek yeni sürümler geliştirilmiştir: ABC-TS, ACO-TS ve PSO-TS. Bu hibrit algoritmalar, temel algoritmaların küresel arama yeteneklerini Tabu Arama'nın yerel iyileştirme gücüyle birleştirerek gerçek dünya MDVRP senaryolarının karmaşıklıklarını daha etkili bir şekilde yönetmeyi hedeflemektedir. Test edilen altı algoritma arasında, PSO-TS hibrit algoritması, yardım dağıtım rotalarının optimizasyonunda üstün bir performans sergileyerek ulaşım maliyeti, teslimat süresi ve operasyonel verimlilik gibi faktörler arasında dengeli bir iyileşme sağlamıştır. Geliştirilen web tabanlı platform, afet müdahalesine katılan paydaşlar arasında gerçek zamanlı koordinasyon sağlayarak kaynak tahsisini iyileştirmekte ve müdahale sürecinin genel etkinliğini artırmaktadır. Sistem yalnızca insani yardım lojistiğiyle sınırlı kalmayıp, aynı zamanda e-ticaret ve kargo dağıtım hizmetleri için rota optimizasyonu alanında da değer sunmaktadır. Bu tür bir sistemin uygulanmasıyla hem acil durum hem de ticari lojistik operasyonlarında rota planlaması önemli ölçüde iyileştirilebilir; böylece kritik kaynak ve ürünlerin zamanında ve verimli bir şekilde ulaştırılması sağlanabilir.
Özet (Çeviri)
In the aftermath of the devastating earthquake in Turkey, the urgent need for efficient aid distribution highlighted the critical importance of optimized logistics in disaster response. Uncoordinated efforts and unplanned movements led to delays and inefficient resource allocation, severely affecting the timely delivery of life-saving assistance. To address this issue, this research presents a web-based application designed to solve the Multi-Depot Vehicle Routing Problem (MDVRP) using advanced metaheuristic approaches. The study investigates the performance of three well-known metaheuristic algorithms Artificial Bee Colony (ABC), Ant Colony Optimization (ACO), and Particle Swarm Optimization (PSO) and introduces novel hybrid versions of each by integrating Tabu Search (TS) into their frameworks, resulting in ABC-TS, ACO-TS, and PSO-TS. These hybrid algorithms aim to combine the global search capabilities of the base algorithms with the local optimization strength of TS to better handle the complexities of real-world MDVRP scenarios. Among the six algorithms tested, the hybrid PSO-TS demonstrated superior performance in optimizing aid delivery routes, effectively balancing transportation cost, delivery time, and operational efficiency. The proposed web-based platform facilitates real-time coordination among stakeholders, enhancing the overall effectiveness of disaster response and resource allocation. Beyond its application in humanitarian logistics, the developed system also offers value in optimizing delivery routes for e-commerce and parcel distribution services. By implementing such a system, both emergency and commercial logistics operations can benefit from improved route planning, ensuring timely and efficient delivery of critical resources and goods.
Benzer Tezler
- Sürü mobil robotlarda enerji yönetimi odaklı görev planlama ve koordinasyon
Energy management focused mission planning and coordination in swarm mobile robots
GÜRKAN GÜRGÖZE
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM TÜRKOĞLU
- Modeling and solving mixed-model assembly line balancing problem with setups
Karma modelli montaj hattı dengeleme probleminin hazırlık zamanları ile modellenmesi ve çözülmesi
ŞENER AKPINAR
Doktora
İngilizce
2013
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADİL BAYKASOĞLU
- HYBRID ENSEMBLE DEEP LEARNING FRAMEWORK WITH SNAKE AND EVO OPTIMIZATION FOR MULTICLASS CLASSİFİCATION OF ALZHEIMER'S DISEASE USING MRI NEUROIMAGING
MRI NÖROGÖRÜNTÜLEME KULLANILARAK ALZHEIMER HASTALIĞININ ÇOK SINIFLI SINIFLANDIRILMASI İÇİN SNAKE VE EVO OPTİMİZASYONLU HİBRİT TOPLULUK DERİN ÖĞRENME ÇERÇEVESİ
AREJ MASOD RAJAB ALHAGI
Doktora
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OĞUZ ATA
DOÇ. DR. SEFER KURNAZ
- Development of LPV-MPC and LQR control strategıesfor multı-uav formatıon wıth battery-awareweıght matrıx optımızatıon
Batarya farkındalığına sahip ağırlık matrisi optimizasyonuile çoklu iha formasyonu için lpv-mpc ve LQRkontrol stratejilerinin geliştirilmesi
HACI MUHAMMED YILDIZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAYRİ ACAR
- Sürü tabanlı karınca aslanı ve balina optimizasyonu algoritmalarının fizik tabanlı algoritmalarla hibritleştirilmesi
Hybridization of swarm-based ant lion and whale optimization algorithms with physics-based algorithms
BAHADUR ALIZADA
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA DANACI