User Guide
Why can I only view 3 results?
You can also view all results when you are connected from the network of member institutions only. For non-member institutions, we are opening a 1-month free trial version if institution officials apply.
So many results that aren't mine?
References in many bibliographies are sometimes referred to as "Surname, I", so the citations of academics whose Surname and initials are the same may occasionally interfere. This problem is often the case with citation indexes all over the world.
How can I see only citations to my article?
After searching the name of your article, you can see the references to the article you selected as soon as you click on the details section.
 Views 107
 Downloands 59
Araç Rotalama Probleminin Genetik Algoritma ile Çözümü
2020
Journal:  
Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi
Author:  
Abstract:

Bu çalışmada, çözülmesi zor problemler sınıfında yer alan araç rotalama problemi ele alınmıştır. Araç rotalama problemi kısaca, müşteri taleplerini karşılayacak ürün dağıtımına ait optimum rotaların tasarlanması problemidir. Toplam kat edilen mesafenin en küçüklenmesi problemin temel amacını oluşturmaktadır. Günümüz iş hayatında ürün dağıtım maliyetleri toplam lojistik maliyetlerinin önemli bir kısmını oluşturmaktadır. Bu çalışmada meta-sezgisel çözüm tekniklerinden birisi olan genetik algoritma kullanılarak Eskişehir Halk Ekmek A.Ş.’nin tüm müşteri taleplerini karşılayacak araç rota mesafesini iyileştirmek amaçlanmaktadır. Bu amaçla, genetik algoritmanın hem zor ve büyük ölçekli problemleri etkin bir şekilde çözebilmesi, hem de kısa sürede optimuma yakın çözümler üretebilmesi özelliğinden yararlanılarak Eskişehir Halk Ekmek A.Ş.’nin dağıtım araçlarının, satış büfelerine en kısa mesafeden rota hesaplamasına optimum çözüm aranmıştır ve mevcut durum ile karşılaştırma yapılmıştır. Ekmekler, tek bir üretim tesisinde üretilerek 51 adet satış büfesi aracılığıyla halka ulaştırılmaktadır. Üretim tesisinin satış büfelerine olan uzaklıkları “Google Maps” üzerindeki konumlarından sağlanmıştır. Ele alınan problem için genetik algoritma 2000 kez çalıştırılmıştır ve yaklaşık olarak 25 saniye (sn) gibi kısa bir sürede sonuca ulaşılmıştır. Genetik algoritma ile belirlenen araç rotalama işlemi sonucunda Eskişehir Halk Ekmek İşletmesi’nin mevcut olarak kullandığı rotasyon iyileştirilerek daha iyi bir sonuç elde edilmiştir. Çalışma öncesinde, Eskişehir Halk Ekmek İşletmesi rotalarının oluşturulmasında 17 yıllık tecrübesinden yararlanarak 3 aracın toplam kat ettiği mesafeyi 236,54 km olarak belirlediği görülmektedir. Genetik algoritma ile hesaplama sonucunda ise 3 aracın toplam kat ettiği mesafe 210,24 km olarak hesaplanmıştır. Bu durumda, günlük olarak hesaplanan değerde 26,3 km’lik bir iyileşme sağlanmaktadır. Aylık olarak düşünüldüğünde, bir ay için yaklaşık olarak 790 km’lik bir iyileşme sağlamaktadır. Maliyet bazında bakıldığında, kullanılan araçlar şehir içinde gidilen her km’de ortalama 1,6 TL/lt yakıt harcamaktadır ve aylık olarak düşünüldüğünde işletme için 1.264 TL’lik bir yakıt tasarrufu ile maliyette azalma sağlanmaktadır. Bu çalışma sonucunda işletmeye ait 51 adet satış büfesi için tüm talepleri karşılayacak bir rotasyon oluşturularak araçlarının hem zamandan tasarruf etmesini hem de maliyetin düşürülmesini sağlayan bir çözüm sunulmuştur.

Keywords:

Resolution of Vehicle Rotation Problem with Genetic Algorithm
2020
Author:  
Abstract:

In this study, the problem of vehicle rotation included in the class of difficult problems to solve was addressed. The vehicle rotating problem is shortly the problem of designing the optimal routes for the product distribution that will meet the customer’s demands. The reduction of the total double distance constitutes the main objective of the problem. In today’s business life, product distribution costs make up a significant part of the total logistics costs. In this study, using the genetic algorithm, one of the meta-sessential solutions techniques, Eskişehir Halk Ekmek A.Ş.It is intended to improve the road distance that will meet all customer demands. For this purpose, genetic algorithm can effectively solve both difficult and large-scale problems, and in a short time can produce solutions close to optimum by taking advantage of the feature of Eskişehir Halk Ekmek A.Ş.The optimum solution for the distance calculation of the distribution tools, the sales buffets, and the current situation has been compared. The bread is produced in a single production facility and is delivered to the public through 51 sales buffets. The distances from the production facility’s sales buffets are provided from the locations on “Google Maps”. The genetic algorithm for the problem was run 2000 times and the result was achieved in a short time as approximately 25 seconds (s). As a result of the vehicle rotation process determined by the genetic algorithm, a better result has been achieved by improving the rotation used by the Eskişehir People's Bread Company. Prior to the work, Eskişehir People's Bread Industry has used 17 years of experience in the creation of routes and has determined the total distance of 3 vehicles to 236,54 km. According to a genetic algorithm, the total distance of 3 vehicles is estimated at 210,24 km. In this case, a 26.3 km healing is provided in the calculated value daily. Considered monthly, it provides about 790 km of healing for a month. In terms of cost, the used vehicles spend an average of 1.6 TL/l of fuel per kilometer within the city and, when considered monthly, the cost is reduced with a fuel savings of 1.264 TL for the business. The result of this study has been a solution that provides a rotation that will meet all requirements for the company’s 51 sales buffets, which will both save time and reduce costs for the vehicles.

Keywords:

0
2020
Author:  
Citation Owners
Information: There is no ciation to this publication.
Similar Articles








Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi

Journal Type :   Uluslararası

Metrics
Article : 739
Cite : 2.734
2023 Impact : 0.611
Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi