Bu çalışmada, şehir içi deniz yolu toplu taşımacılığında seferlere vapur atama ve rotalama problemi ele alınmıştır. Problem, gerçek hayatta İstanbul Şehir Hatları A.Ş.’nin periyodik olarak karşılaştığı, tarifelerde saatleri belirlenen seferlere vapur atama probleminden yola çıkılarak tanımlanmıştır. Sefer tarifeleri, yaz ve kış dönemine ve haftanın günlerine göre farklılık göstermektedir. Atamada; seferlerin yolcu talepleri, hat-vapur kısıtları, vapurların yolcu kapasiteleri, iskelelerin vapur kapasiteleri, vapurların iskelelere bağlanabilme kısıtları dikkate alınmalıdır. Ayrıca, personellerin günlük çalışma saatini belirleyen kanuni düzenlemeler vapurların çalışma saatlerini kısıtlamaktadır. Amaç, yakıt tüketimi ve dış kaynak kullanımı maliyetlerinden oluşan toplam maliyetleri en küçüklenmektir. Öncelikle, problem için bir matematiksel model geliştirilmiştir. Gerçek boyutlu problem örnekleri için matematiksel modelin yetersiz kalması nedeniyle tabu arama yöntemine dayalı bir sezgisel yöntem geliştirilmiştir. Geliştirilen yöntemin etkinliği gerçekçi veri kümeleri üzerinde gösterilmiştir.
In this research, we study the trip-ferry assigment and ferry routing problem that arises in public ferry transportation services. The problem is motivated by the real problem that Istanbul Şehir Hatları Inc. needs to solve periodically while assigning ferries to ferry lines having predetermined tarrifs. Tariffs differ according to the season and day of the week. The trip-ferry assignment should consider passenger demand of ferry lines, line-ferry restrictions, ferry passenger capacities, ferry capacities of piers and ferry-pier restrictions. Additionally, working regulations of ferry personnel restrict ferry working hours. The objective is to minimize total cost of fuel consumption and outsourcing. First, a mathematical model was developed. As the mathematical model is inadequate for solving realistic size problem instances, a tabu search-based heuristic method is proposed. The effectiveness of the heuristic is analayzed on realistic data instances.
Alan : Mühendislik; Fen Bilimleri ve Matematik
Dergi Türü : Ulusal
Benzer Makaleler | Yazar | # |
---|
Makale | Yazar | # |
---|