Üretim planlamasında ulaştırma modeli çözüm yöntemlerinin kıyaslanması ve yeni teknikler

Abstract

Bu tezde, genel bilgilerin hatırlatılmasının ardından, doğrusal programlamanın özel bir şekli olan ulaştırma modeli, örnek bir işletme uygulaması yardımıyla incelenmiştir. Tezin görünen amacı başlangıç temel çözüm teknikleri ve optimal çözüm yöntemlerinin kıyaslanmasıdır. Ancak esas maksat yeni ve daha kullanışlı ulaştırma algoritmalarının üretilmesine katkıda bulunabilmektir.Başlangıç temel çözüm tekniklerinden optimuma en yakın sonucu veren teknik olarak genel kanının Vogel'in yaklaşımı tekniği olduğu bilinmektedir. Bu çalışmada ise "En Az Maliyetli Hücreler" Tekniği'nin üretim planlamasında daha iyi sonuç verdiği görülmüştür. Ayrıca üretim planlamasında kullanıldığında faydalı olacağına inanılan iki yeni başlangıç çözüm tekniği geliştirilmiştir. Bunlar “En Yüksek Talebe En Düşük Maliyet” ve “En Yüksek Arza En Düşük Maliyet” yöntemleri olarak adlandırılmıştır.

In this thesis, following an initial reminder of general information, the transportation model, which is a special type of linear programming, is analyzed by use of a sample private company application data. The visible aim of the thesis is to compare the initial feasible solution techniques and optimal solution methods. But the real aim is to contribute to the development of new and more efficient transportation algorithms. "Vogel?s Approximation", one of the initial feasible solution techniques, is known as the method that can achieve the closest results to the optimum solution. However in this study, it is observed that "The Least Cost" technique achieves better results in production programming. Moreover, two new initial feasible solution techniques are developed, which are believed to be productive when used in production programming. These are named as "Lowest Cost For Highest Demand" and "Lowest Cost For Highest Supply" methods.On the other hand, it is concluded that "The Modified Distribution" technique, one of the optimum solution methods, should be preferred for reaching the result with less iterations