A genetic algorithm approach for a real life heterogeneous capacitated vehicle routing problem

Abstract

Çalışmanın amacı, genel olarak tedarik zinciri ve lojistik yönetimini anlamak ve sonrasında bu disiplinin en önemli problemi üzerinde, bir gerçek hayat uygulaması yapmaktır. Tedarik zinciri ve lojistik yönetimi kısa bilgiler ile tanıtıldıktan sonra, uygulama alanları ve temel problemleri verilmiştir. Vaka çalışması olarak, bir otomotiv firmasının günlük dağıtım problemi ele alınmış karar verici için etkin bir çözüm algoritması tasarlanması amaçlanmıştır. Başlangıçta, gerçek problemin tanımlaması yapılmış ve ele alınacak tüm kısıtlar ortaya konmuştur. Mevcut sistemi ve dağıtım planlama sürecini incelendiğimizde, heterojen kapasiteli araç rotalama problemi ile karşı karşıya olduğumuzu anladık. İlk olarak, problemin matematiksel modeli karma tamsayılı programlama ile formüle edildi. Sonrasında, optimum sonuçlar elde edilmesini sağlayacak etkin bir çözüm algoritması ya da sezgisel metod belirlenmesi için yeni bir literatür taraması yapılmıiştır. Ardından, genetik algoritma çalışılmasına karar verilmiş ve araştırmalar konuyla ilgili çalışmalar üzerine yoğunlaştırılmıştır. Nihayetinde, gerçek hayat probleminin çözümü için özgün bir genetik algoritma geliştirilerek, MatLab dilinde programlanmıştır. Deneysel sonuçlar, geliştirilen algoritmanın iyi performans gösterdiğini ve daha kısa sürelerde kaliteli sonuçlar üreterek, söz konusu firmanın performans hedeflerini de karşıladığını göstermiştir. Öngörülen genetik algoritma, karar vericiye alternatif dağıtım planlarını değerlendirme imkanı sunmakta ve ayrıca zaman ve maliyet tasarrufu sağlamaktadır. The purpose of this study is to understand the supply chain and logistics management generally and then practise a real life application with the most important problem of this discipline. After giving a brief information about supply chain and logistics management, application areas and core problems are introduced. As the case study, the daily distribution planning problem of an automotive company is tackled and designing an efficient solution algorithm for the decision maker is aimed. At the beginning, the definition of real problem is made and all the constraints are put forth for consideration. By examining the existing system and distribution planning process, we realized that we encountered with heterogeneous capacitated vehicle routing problem. First, the mathematical model of the problem was formulated as mixed-integer programming. Then, another literature survey was done for selecting an efficient solution algorithm or heuristic which can give optimum results. Next, genetic algorithm was decided to deal with and the research was focused on related papers. A specific genetic algorithm was developed for solving the problem and programmed in MatLab language. The experimental results showed that the proposed algorithm performs well and produces high-quality solutions which also satisfy the performance target of the company by consuming shorter run-time. The proposed genetic algorithm provides decision maker the opportunity of evaluating alternative distribution plans, as well as saving cost and time.