Araç rotalama problemlerine genetik algoritma yaklaşımı: Bir gıda dağıtım firması uygulaması

Abstract

Firmaların küresel pazar koşullarında rakipleriyle rekabetinde en önemli rolü müşteri memnuniyeti oynamaktadır. Firmalar müşterilerini memnun edebilmek için etkili ve hızlı servis yapmak zorundadırlar. Lojistik kavramının en önemli parçası olan araç rotalama problemi firmaların en çok sorun yaşadığı problemlerden biridir. Öte yandan, literatürde genişçe yer alan Araç Rotalama Problemlerinin (ARP) çözümünde son yıllarda sezgisel ve meta sezgisel yöntemlere başvurulmaktadır. Müşteri sayısının artmasıyla karmaşıklaşan problemlere en iyi ya da yakın çözümü en kısa zamanda bu yöntemler bulmaktadır. Evrim teorisinden esinlenilerek geliştirilen Genetik Algoritma (GA), uygulamasının kolay ve karmaşık matematiksel formüller içermemesinden dolayı tercih edilen yöntemlerden biridir.Bu çalışmada Trabzon'da faaliyet gösteren gıda sektöründeki bir dağıtıcı işletmenin, müşteri grubunda yer alan büyük marketlere ürün dağıtımı için araç filolarının kullandıkları en uygun rotanın belirlenmesi ve önerilen rotanın maliyetinin en küçüklenmesi amaçlanmıştır. Problemin çözümde, meta sezgisel çözüm yöntemlerinden olan genetik algoritma tekniği kullanılmıştır. Söz konusu işletmenin, hizmet ettikleri müşterilerinin konumları, dijital ortamda belirlenip birbirleriyle olan uzaklıkları hesaplanmıştır. Daha sonra geliştirilen genetik algoritma modelinin önerdiği çözümle araç filolarının izledikleri rotalar bir haftalık verilerle karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlarla mevcut sistem karşılaştırılmış ve önerilen modelin firmanın bir haftalık toplam yol mesafesini % 14,5 oranında iyileştirdiği tespit edilmiştir.

Customer satisfaction plays the leading role while companies are competing with the global market conditions. To satisfy their customers, companies have to serve in a fast and efficient way. Vehicle Routing Problem (VRP), which is the most important part of logistics concept, is one of the problems that companies come across. On the other hand, taking place widely in the literature, for the solution of Vehicle Routing Problem, heuristic and meta heuristic methods are used. Being complicated with the increasing number of customers, these methods give the best or the nearest results to the problems. Genetic Algorithms, inspired by evolution theory, is preferred because of being simple in application and not including complex mathematical formulas.The aim of this study is to determine the suitable route for the vehicle fleets which serve to the big markets and minimize the cost of the recommended route of a distributor company, which takes place in food sector in Trabzon. In the solution of the problem, genetic algorithms, a meta heuristic method, is used. The locations of customers, who are served by the company, are defined and the distances are calculated in digital environment. Subsequently, the weekly data are compared with the routes of the vehicle fleets that are suggested by newly developed genetic algorithm model. The present system is compared with the developed solution and the recommended model is ascertained to better the total weekly distance in the ratio of 14.5%.