Nowadays, logistic companies are dealing with the pressure of a highly competitive environment and trying toreduce operational costs. At the same time, customers are requiring not to wait so long to get their delivery andpickup demands satisfied. In this study, these two factors are considered with a-static-periodic solution strategy.The problem is modelled as Dynamic Vehicle Routing Problem with Simultaneous Pickup and Delivery(DVRPSPD) where delivery and pickup demands of customers continuously arrived in a planning horizon aresatisfied at the same time and by the same vehicle. Furthermore, we proposed a solution methodology based onsolving routing problems repeatedly for each time period by considering new and unvisited previous customers.A well-known heuristic, the Nearest Neighbourhood Algorithm (NNA), is used to solve VRPSPDs in each timeperiod. Important real-life aspects such as demand fluctuations, different number of customers, and routingperiods are integrated into the problem. According to results, the average waiting times per customersignificantly increase whereas average travel times per visit notably decrease when the length of time periodincreases. If routes are constructed 8 times in a day, each customer waits an average 5 minutes compared to 66minutes if it is made 4 times in the day. More routing plans cause more than 7-minute average travel times pervisit. Different test settings are analysed and the results are explained to help decision makers find the bestsolution for both companies and customers. "> Günümüzde lojistik firmaları yüksek rekabet ortamının getirdiği baskılarla mücadele etmekte ve operasyonelmaliyetleri düşürmeye çalışmaktadırlar. Aynı zamanda müşteriler, dağıtım ve toplama taleplerinin karşılanmasıiçin çok beklemek istememektedirler. Bu çalışmada, bahsedilen iki faktör statik periyodik çözüm stratejisiyleberaber ele alınmıştır. Problem, bir planlama dönemi içinde sürekli olarak gelen müşterilerin, toplama vedağıtım taleplerinin aynı zamanda ve araçla karşılandığı “Dinamik Eş Zamanlı Toplamalı ve Dağıtmalı AraçRotalama Problemi (DEZTDARP)” olarak modellenmiştir. Bununla beraber yeni ve ziyaret edilmemiş eskimüşterileri göz önüne alarak rotalama problemlerini her zaman periyodu için tekrar tekrar çözen bir çözümmetodu önerilmiştir. Literatürde çok kullanılan bir sezgisel olan En Yakın Komşu Algoritması, her periyottaEZTDARP’lerini çözmek için kullanılmıştır. Talep dalgalanması, farklı sayıda müşteri, farklı rotalamaperiyotları gibi gerçek hayatta karşılaşılabilecek önemli hususlar probleme entegre edilmiştir. Sonuçlarabakıldığında, rotalama periyotlarının süresi arttığı zaman müşteri başı ortalama bekleme sürelerinin ciddişekilde arttığı, ziyaret başı ortalama seyahat sürelerinin ise azaldığı görülmüştür. Rotalama planları günde 8sefer yapıldığında müşteri başı ortalama bekleme süresi 5 dakika iken, plan sayısı 4 olduğunda bekleme süresi66 dakikaya yükselmektedir. Daha fazla rotalama ise ziyaret başı fazladan 7 dakika ortalama seyahat süresineneden olmaktadır. Karar vericilerin hem firmalar hem de müşteriler için en iyi çözümü bulmalarına yardımcıolmak amacıyla farklı testler analiz edilmiş ve sonuçları açıklanmıştır.. "> Günümüzde lojistik firmaları yüksek rekabet ortamının getirdiği baskılarla mücadele etmekte ve operasyonelmaliyetleri düşürmeye çalışmaktadırlar. Aynı zamanda müşteriler, dağıtım ve toplama taleplerinin karşılanmasıiçin çok beklemek istememektedirler. Bu çalışmada, bahsedilen iki faktör statik periyodik çözüm stratejisiyleberaber ele alınmıştır. Problem, bir planlama dönemi içinde sürekli olarak gelen müşterilerin, toplama vedağıtım taleplerinin aynı zamanda ve araçla karşılandığı “Dinamik Eş Zamanlı Toplamalı ve Dağıtmalı AraçRotalama Problemi (DEZTDARP)” olarak modellenmiştir. Bununla beraber yeni ve ziyaret edilmemiş eskimüşterileri göz önüne alarak rotalama problemlerini her zaman periyodu için tekrar tekrar çözen bir çözümmetodu önerilmiştir. Literatürde çok kullanılan bir sezgisel olan En Yakın Komşu Algoritması, her periyottaEZTDARP’lerini çözmek için kullanılmıştır. Talep dalgalanması, farklı sayıda müşteri, farklı rotalamaperiyotları gibi gerçek hayatta karşılaşılabilecek önemli hususlar probleme entegre edilmiştir. Sonuçlarabakıldığında, rotalama periyotlarının süresi arttığı zaman müşteri başı ortalama bekleme sürelerinin ciddişekilde arttığı, ziyaret başı ortalama seyahat sürelerinin ise azaldığı görülmüştür. Rotalama planları günde 8sefer yapıldığında müşteri başı ortalama bekleme süresi 5 dakika iken, plan sayısı 4 olduğunda bekleme süresi66 dakikaya yükselmektedir. Daha fazla rotalama ise ziyaret başı fazladan 7 dakika ortalama seyahat süresineneden olmaktadır. Karar vericilerin hem firmalar hem de müşteriler için en iyi çözümü bulmalarına yardımcıolmak amacıyla farklı testler analiz edilmiş ve sonuçları açıklanmıştır..