YRD. DOÇ. DR. NİHAN ÇETİN DEMİREL

Optimizasyon problemlerinin çözümünde melez metasezgisel bir algoritmanın tasarımı

Optimizasyon gerçek yaşam problemlerinin matematiksel modeller haline dönüştürülmesi ile karşımıza çıkar ve günlük hayatımızdaki birçok sorun için en iyi çözümü bulmayı amaçlar. Optimizasyon konusunun en önemli dallarından biri de lojistik sektöründe karşımıza çıkar. Lojistik sektöründeki araç rotalama problemlerinde de amaç toplam seyahat mesafesini ve çözümde kullanılan toplam araç sayısını minimize ederek problemde var olan kısıtları da göz önüne alarak optimum rotaları tasarlamaktır. Bu çalışmada, çok depolu araç rotalama probleminin çözümü için karınca kolonisi optimizasyonu ve genetik algoritmanın bir arada kullanılmasıyla oluşturulan melez metasezgisel bir yapı önerilmiştir. Problemde amaç, tüm araçlar tarafından kat edilen toplam seyahat mesafesinin minimize edilmesidir. Problemde araç filosu homojendir, araç kapasiteleri ve müşteri talepleri bilinmektedir. Çok depolu araç rotalama probleminin çözümü için önerilen bu metasezgisel yapı iki aşamadan oluşmaktadır. Problemin çözümü için önerilen ilk aşamada müşterilerin hangi depolardan hizmet alacağının belirlendiği gruplama, ikinci aşamasında ise müşterilerin hangi sıra ile depolardan hizmet alacağının belirlendiği rotalama işlemleri gerçekleştirilir. Birinci aşamadaki gruplama işlemi için genetik algoritma, Thangiah ve Salhi’nin 2001 yılında ortaya koydukları genetik kümeleme yönteminin geliştirilmiş hali ile kullanılmıştır. İkinci aşamadaki rotalama işlemi ise karınca kolonisi optimizasyonu algoritmalarından Gambardella ve Dorigo tarafından 1997 yılında önerilen karınca kolonisi sistemi yaklaşımı ile gerçekleştirilmiştir. Ortaya konan yeni melez metasezgisel yöntem literatürde kabul gören Cordeau vd.’nin (1997) önerdikleri problem setleri ile test edilmiş ve elde edilen sonuçlar var olan diğer yöntem çözümleriyle karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak, klasik araç rotalama problemlerinin önemli kollarından biri olan çok depolu araç rotalama problemlerinin çözümü için önerilen karınca kolonisi optimizasyonunun ve genetik algoritmanın bir arada kullanıldığı bu tez çalışması bu konu ile ilgili literatüre kazandırılan ilk çalışmadır.

Çok amaçlı bulanık transport probleminin genişleme prensibiyle çözülmesi

Günümüzde deterministik parametrelere sahip, arz ve talep miktarı kısıtlı transport modellerinin yerini bulanık parametrelere sahip, üç veya daha fazla kısıtlı modeller almaktadır. Bu çalısmada, amaç katsayıları ve kısıt parametreleri bulanık sayı olan çok amaçlı transport problemi ele alınmıstır. Amaçlar toplam transport maliyetini ve toplam transport süresini minimize etmektir. Kısıtlar ise; fabrikaların üretim kapasiteleri, depoların talep miktarları, depoların bütçeleri ve tasıtların tasıma kapasiteleridir. Çözüm prosedürü, amaçların ayrı ayrı genisleme prensibiyle çözüldügü ve uzlasık çözüm için bulanık programlamanın kullanıldıgı iki basamaktan olusmaktadır. Amaçların genisleme prensibiyle çözümüyle amaç degerlerinin yaklastırılmıs üyelik fonksiyonları bulunmus, bulanık amaç degerleri elde edilmistir. Amaçların uzlasık çözümünü bulmak için ilk önce bütün parametreler ve amaç degerleri sentroid yöntemiyle durulastırılmıs, ardından bulanık programlama yaklasımı kullanılmıstır. Önerilen çözüm prosedürünü göstermek için, veteriner ilaç ve premiksleri üreten Topkim A.S. ve Biyoteknik A.S.’de bir vaka çalısması yapılmıstır. Problem bu firmaların ortak bir mamülünün Türkiye’deki onbes depoya, iki farklı kapasiteye sahip tasıtla tasınması seklindedir. Prosedürün uygulanmasının sonucunda toplam transport maliyetinin yaklasık olarak 11880 Yeni Kurus, toplam transport süresinin yaklasık olarak 248 Saat çıktıgı görülmüstür. Genisleme prensibinin avantajı, karar vericinin her amaç için degisik olasılık seviyelerinde olusabilecek aralık degerlerini ve olması en muhtemel degerleri görebilmesidir. Fakat amaç fonksiyonunda bulanık katsayı olmadıgı durumda model bu yöntemle çözülememektedir. Ayrıca kısıtların çok oldugu durumlarda modeli kurmak uzun zaman almaktadır. Bununla birlikte bulanık programlama ile çok amaçlı problemlerin çözümünün basit oldugu söylenebilir. Anahtar Kelimeler: Çok amaçlı bulanık transport problemi, bulanık mantık, genisleme prensibi, bulanık programlama.

Çoklu depolu araç rotalama problemleri için bir karınca kolonisi optimizasyonu algoritmasının tasarımı ve uygulaması

Araç Rotalama Problemleri bir depodan başlayarak tüm müşteri talep noktalarını minimum uzunlukla çözmeye çalışan problemlerdir. Çoklu Depolu Araç Rotalama Problemleri birden çok aracın birden çok müşterinin taleplerini karşılayıp tekrar kendi depolarına dönerek tur oluşturdukları problemlerdir. Karınca Kolonisi algoritması doğadaki karıncaların doğal davranışlarından simüle edilerek geliştirilen bir problem çözme tekniğidir. Karınca Kolonisi algoritmasından esinlenilerek geliştirilen birçok algoritma farklı tip problemlerin çözümünde kullanılmıştır. Bu tezde Karınca Kolonileri Algoritması için C# programlama dilinde hazırlanan bilgisayar programı yardımı ile uygun parametreler kullanılarak literatürde bulunan Çoklu Depolu Araç Rotalama Problemleri çözülmüş ve elde edilen sonuçlar optimum değerleri ile kıyaslanmıştır. Anahtar Kelimeler: Çoklu depolu araç rotalama problemleri, Araç rotalama problemleri, Karınca kolonisi optimizasyonu

Bir çağrı merkezindeki projelerin anfıs metodu ile değerlendirilmesi ve seçimi

Bulanık mantık teorisi klasik küme teorisinin devamı niteliğinde ortaya atılmıştır. Temel noktası klasik küme mantığının aksine bir değerin bir kümenin elemanı olup olmadığına net olarak ?evet? ya da ?hayır? şeklinde değil söz konusu elemanın üyeliğinin 0 ile 1 arasında değerler alabilen sürekli bir üyelik fonksiyonu ile cevap vermesidir. Herhangi bir elemanın üyelik fonksiyonundan aldığı değer üyelik derecesi olarak adlandırılır. Bulanık küme teorisinde üyelik derecesinin 0 ile 1 arasında değerler alması, sözel bilgilerin, problemlerin çözümü sırasında sayısal verilerle birlikte kullanılmasını mümkün kılmaktadır. Sözel ifadelerin bulanık modellere katılması bulanık mantığın diğer yöntemlerden en büyük farklılığıdır. Bulanık sistemler genel olarak, mevcut verilerden seçilen girdi değişkenlerinden çıktı değişkenlerinin elde edilmesini sağlamak amacı ile bulanık küme ilkelerini kullanan sistemlerdir. Bulanık sistemlerin en büyük avantajı insan deneyimlerinin ve sözel verilerin bulanık modele katılması ile çözüme ulaşılmasıdır. Bulanık model, bulanık ?Eğer İse? ya da ?If Then? kuralları adı verilen bulanık kurallara dayanan sistemlerdir. Bulanık mantık günümüzde pekçok mühendislik alanında olduğu gibi, endüstri mühendisliği problemlerinin çözümünde ve karar verme süreçlerinde de kullanılmaktadır. Bulanık mantık yönteminde yaygın olarak kullanılan iki yöntem vardır. Bunlar; Mamdani ve Takagi Sugeno yöntemleridir. Mamdani yöntemi, yaygın olarak kullanım alanı olan, uzman bilgisi gerektiren ve her türlü problemin çözümüne uygulanabilen bir bulanık mantık yöntemidir. Sugeno yöntemi ise değişken sayısının çok fazla olmadığı ya da bu değişkenlerin fazla sayıda alt kümelere ayrılmadığı durumlardaki problemlerin çözümünde kullanılır. Yukarıda ifade edilen kıstaslardan ötürü bu çalışmada Takagi Sugeno yöntemi kullanılmıştır. Amaç, uzman görüşü ve tecrübelerinin anket ve ANFIS uygulama araçları ile derlenerek en fazla fayda sağlayan projenin belirlemesidir. Karar verme sürecinin modellenmesi amacı ile Adaptif Ağ Yapısına Dayalı Bulanık Çıkarım Sisteminden (ANFIS) faydalanılmıştır. Modellemede kullanılan adaptif ağ yapısının eğitilmesinde azaltımlı kümeleme, geri yayılmalı öğrenme ve en küçük kareler tahmini yöntemlerinin kombinasyonundan oluşan ?hibrit öğrenme algoritması? kullanılmıştır. ANFIS yapısı, Takagi Sugeno tipi bulanık sistemlerin, sinirsel öğrenme kabiliyetine sahip bir ağ yapısı olarak temsilidir. Bu ağ, her biri belli bir fonksiyonu gerçekleştirmek üzere, katmanlar halinde yerleştirilmiş düğümlerin birleşiminden oluşmuştur.

Bulanık proje yönetimi ve uygulaması

Artan rekabet ortamı sonucunda, projelerin öngörülen zamanda ve belirlenmiş kaynaklarla tamamlanmaları zorunlu hale gelmiştir. Projelerin gecikmeden, belirlenmiş mevcut şartlar dahilinde tamamlanabilmeleri için; etkili bir proje yönetimine ihtiyaç duyulmakta ve bu gereksinimlerin karşılanmasında proje planlama tekniklerinden yararlanılmaktadır. Bu çalışmada proje yönetiminin önemli bir basamağını oluşturan, proje planlama tekniklerinden klasik PERT ve CPM ile bulanık proje yönetiminde kullanılan bulanık PERT (FPERT) ve bulanık CPM (FCPM) teknikleri, yeni bir elektrik motoru geliştirme düşüncesi ile prototip motor yapımı projesinin planlanması için kullanılacak ve sonuçlar incelenecektir. Çalışmada üç farklı firmadan alınan kesin ve bulanık faaliyet süreleri kullanılmıştır. Kesin Faaliyet süreleri kullanılarak klasik CPM ve PERT, bulanık veriler için üçgensel bulanık sayılar kullanılarak bu projenin CPM ve PERT optimizasyonu incelenmiştir.

Tedarik zinciri yönetiminde çok amaçlı optimizasyon Multi objective optimization of supply chain management

Dünyada ve ülkemizde son yıllarda gelişen ve artan dış ticaret hacmi ile taşımacılık sektörü ön plana çıkmaya başlamıştır. Özellikle lojistik sektörü yükselişte olan bir piyasadır. Kargo sektörü ise henüz daha genç bir sektördür ve büyümeye açıktır. Lojistik ve kargo sektöründe yatırımlar gün geçtikçe artmaktadır. Yatırımların ana amacı sektördeki en hızlı hizmeti verebilmektedir. Müşteri taleplerini en hızlı şekilde karşılayabilmek, rakiplere üstünlük kazandırmaktadır. Günümüzde artan petrol fiyatları, kargo firmalarını müşterilere yakın noktalarda toplama ve teslimat yapan şube ve aktarma merkezleri yapmaya yönlendirmiştir. Böylece taşıma mesafeleri azalmaktadır ve taşıma maliyetleri azalmaktadır. Ayrıca müşterilere yakın olması daha geniş saat aralıklarında hizmet vermeyi sağlamaktadır. Anahtar Kelimeler: Kargo sektörü, çok amaçlı optimizasyon, bulanık mantık, Microsoft Office Excel Solver Pro

Bulanık hedef programlama yaklaşımı ile tedarikçi seçimi

Günümüzün tedarik zinciri yönetimi anlayışında, tedarikçi seçimi firmalar için çok kritik bir süreçtir. Bu süreçte, karar vericilerin birbiriyle ters düşen birden çok amacı dikkate alması gerekmektedir. Bunu gerçekleştirmek için en sık kullanılan çok amaçlı karar destek tekniklerinden biri hedef programlama tekniğidir. Karar vericilerin karşılaştığı diğer bir problem ise iş dünyasındaki belirsizliklerdir. Bu problemin çözümü içinse bulanık mantıktan faydalanılmaktadır. Bu tez çalışmasında 7 farklı hedefin göz önüne alındığı bir tedarikçi seçim problemi için bir çok amaçlı bulanık hedef programlama yaklaşımı önerilmektedir. Modelde kullanılacak hedeflerin öncelik sıralamalarını belirlemek için analitik hiyerarşi prosesi kullanılmıştır. Geliştirilen model, örnek bir sayısal problem üzerinde uygulanarak GAMS programı ile çözüm elde edilmiş ve elde edilen sonuçlar değerlendirilmiştir.

Bulanık ortamda Choquet integrali kullanılarak tedarikçi değerlendirme modeli

Envanter yatırımı, teslim zamanı ve nakliye maliyetlerinde bir azalmayı sağlayacak; aynı zamanda da geleceğe yönelik tahminlerin doğruluğunu ve müşteri hizmet seviyesini arttıracak şekilde uygun tedarikçi seçiminin gerekliliğini ortaya çıkarmaktadır. Uygun tedarikçi seçiminde birtakım finansal olan ve olmayan, soyut ve somut, iç ve dış faktörlerin etkisi göz önünde bulundurulacağından çok ölçütlü karar verme araçlarından birini kullanmanın gerekli olduğu tespit edilmiştir. Literatürde, birçok ölçüt, alt-ölçüt ve belirleyicilerin söz konusu olduğu, karar ölçütleri seviyelerinin birbiri ile bağımlı olduğu ve birçok ölçütün dilsel olarak ifade edilemediği müphem durumlarda AHP’den üstün yönleri de dikkate alınarak Bulanık ANP yönteminin tercih edildiği görülmektedir. Bunun yanında birbiri ile bağımlı olan ölçütler arasındaki ilişkinin derecesini ölçmek için Choquet integralinin kullanımı yaygınlaşmıştır. Çok ölçütlü karar vermede ağırlıklı olarak kullanılan Bulanık Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) ve Analitik Şebeke Prosesi (ANP) yöntemlerinde yapılan hesaplama ve ikili karşılaştırma matrislerinin yoğunluğundan arındırılarak, tedarikçi seçimine farklı bir açısı geliştirmek ve kurulan tedarikçi değerlendirme modeli sayesinde birbiri ile bağımlı olan ölçütlerin değerlendirilmesinde Genelleştirilmiş Choquet Bulanık İntegrali (GCBİ) kullanılarak daha etkin sonuçlar elde edilmeye çalışılmıştır. Birbiri ile bağımlı olan ölçütlerin Sistem Dinamiği Simülasyon Modeli (SDSM) ile belirlenmesi, bu ölçütlerin bulanık ortamda ANP yönteminde kullanılması, bulunan değerlerin GCBİ algoritmasında elde edilen değerler ile karşılaştırılması ve bir alternatif seçimi üzerindeki etkisinin incelenmesi hedeflenmiştir. En iyi alternatifi belirlemenin yanı sıra GCBİ algoritmasından elde edilen katsayı değerleri kullanılarak, kurulan Lineer Programlama (LP) modeli ile tekstil sektöründeki bir işletmenin çalıştığı tedarikçileri arasında siparişleri en uygun şekilde dağıtması sağlanmış ve kullanılan yöntem ve kurulan modelin pratikte uygulanabilirliği doğrulanmıştır.