Geri Dön

Yeşil araç rotalama problemleri için yeni çözüm önerileri

New solution approaches for green vehicle routing problems

  1. Tez No: 999079
  2. Yazar: EZGİ BAYRAKTAR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ERKAN KÖSE
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Nuh Naci Yazgan Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Günümüzde lojistik sektörü, sadece taşıma maliyetlerini düşürmekle kalmayıp, artan çevre bilinci ve yasal düzenlemeler nedeniyle karbon salınımını da azaltmak zorundadır. Bu tez çalışmasında, klasik Araç Rotalama Problemi'nin (VRP) çevresel bir uzantısı olan Yeşil Araç Rotalama Problemlerinin (GVRP) çözümü için yeni yaklaşımlar önerilmiştir. Çalışmanın temel amacı, araçların sadece kat ettikleri mesafeyi değil, taşıdıkları yük miktarına bağlı olarak değişen yakıt tüketimlerini ve toplam operasyonel maliyetlerini en aza indiren optimum rotaları oluşturmaktır. Bu amaçla, öncelikle yeni bir Karışık Tamsayılı Doğrusal Programlama modeli geliştirilmiştir. Ancak matematiksel modellerin büyük ölçekli problemlerdeki yetersizliği göz önünde bulundurularak, üç farklı stratejiye dayanan (Mesafe Odaklı, Yük Odaklı ve Hibrit) sezgisel algoritmalar önerilmiştir. Geliştirilen matematiksel modelin ve sezgisel algoritmaların başarısını ölçmek için literatürde yaygın olarak kullanılan Birleşik Krallık (UK) tabanlı 10, 20, 50 ve 100 müşterili veri setleri üzerinde deneyler yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar, küçük ölçekli (10 ve 20 müşterili) problemlerde geliştirilen sezgisel algoritmaların, matematiksel modelin bulduğu optimal sonuçlarla birebir aynı veya %1'den az sapma ile çalıştığını göstermiştir. 50 ve 100 müşterili büyük ölçekli problemlerde ise matematiksel modelin makul sürelerde çözüm üretemediği, buna karşılık geliştirilen S3 (Hibrit) algoritmasının saniyeler içinde yakıt ve maliyet açısından en dengeli çözümleri sunduğu görülmüştür. Özellikle 100 müşterili en büyük senaryoda, yük odaklı stratejinin araç sayısını azaltarak toplam maliyette en ekonomik sonucu verdiği tespit edilmiştir. Çalışmanın temel aldığı çevreci yaklaşımla büyük ölçekli lojistik problemlerin çözümünde hem maliyetler açısından hem de çevreye duyarlılık açısından çok önemli katkılar sağlayacağı düşünülmektedir.

Özet (Çeviri)

Today, the logistics sector faces the challenge of not only reducing transportation costs but also minimizing carbon emissions due to increasing environmental awareness and legal regulations. This thesis proposes novel approaches for solving Green Vehicle Routing Problems (GVRPs), which are an environmental extension of the classical Vehicle Routing Problem (VRP). The main objective of the study is to generate optimal routes that minimize not only the distance traveled but also the fuel consumption and total operational costs, which vary depending on the vehicle load.For this purpose, a new Mixed Integer Linear Programming (MILP) model was first developed. However, considering the inadequacy of mathematical models for large-scale problems, heuristic algorithms based on three different strategies (Distance-Oriented, Load-Oriented, and Hybrid) have been proposed. To measure the success of the developed mathematical model and heuristic algorithms, experiments were conducted on UK-based datasets with 10, 20, 50, and 100 clients, which are commonly used in the literature.The results showed that in small-scale problems (10 and 20 customers), the developed heuristic algorithms produced results that were identical to or had less than 1% deviation from the optimal results found by the mathematical model. In large-scale problems with 50 and 100 customers, it was observed that the mathematical model could not produce solutions within reasonable times, whereas the developed S3 (Hybrid) algorithm provided the most balanced solutions in terms of fuel and cost within seconds. Particularly in the largest scenario with 100 customers, it was determined that the load-oriented strategy yielded the most economical result in terms of total cost by reducing the number of vehicles. It is believed that the environmentally friendly approach on which this study is based will make significant contributions to solving large-scale logistics problems, both in terms of costs and environmental sensitivity.

Benzer Tezler

  1. Evolutionary algorithms for solving a multi-objective green vehicle routing problem

    Çok amaçlı bir yeşil araç rotalama probleminin çözümü için evrimsel algoritmalar

    KAZIM ERDOĞDU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYaşar Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KORHAN KARABULUT

  2. Karma filolu elektrikli araç rotalama problemi ve çözüm yaklaşımları

    Mixed fleet electric vehicle routing problem and solution methods

    SERCAN DÖNMEZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FULYA ALTIPARMAK BAYKOÇ

    DOÇ. DR. ÇAĞRI KOÇ

  3. Green logistics applications in transportation and warehousing

    Depolama ve taşımacılıkta yeşil lojistik uygulamaları

    ARSHAM ATASHI KHOEI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALDUN SÜRAL

    DOÇ. DR. MUSTAFA KEMAL TURAL

  4. Green location and routing problems with conventional vehicles and drones

    Geleneksel ve insansız hava araçlarının kullanıldığı yeşil yer seçimi ve rotalama problemleri

    OKAN DÜKKANCI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BAHAR YETİŞ

    PROF. DR. TOLGA BEKTAŞ

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

    The solution of green location and routing problem using GA and heuristic algorithms: Application in a paint production company

    TUĞBA HAVUÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HARUN REŞİT YAZĞAN