ORMAN ÜRÜNLERİ TAŞIMACILIĞINDA ENİYİLEME YÖNTEMLERİ

Türkiye’de toplam 21,2 milyon ha (% 27) orman alanı bulunmaktadır. Bu alanlarda devlet orman işletmeleri tarafından yıllık ortalama 9 milyon m3 tomruk ve 5 milyon ster yakacak odun üretimi gerçekleştirilmektedir. Toplam yıllık üretim miktarı yaklaşık olarak 13 milyon m3’tür. 2006 yılında orman ürünlerinin taşınması için harcanan miktarın yaklaşık 160 milyon TL olduğu düşünülürse, taşımacılıkta toplam maliyeti eniyilemenin önemi daha iyi anlaşılacaktır. Günümüzde bütün taşımacılık problemlerinin çözümünde genel kabul görmüş ve uygulanmakta olan belirgin bir yöntem yoktur. Ancak, karar vericiler amaçlarına uygun olarak bu yöntemler arasından en uygun olanı seçmektedirler. En uygun yöntemin seçilebilmesi için eniyileme yöntemlerinin özelliklerinin ve kapasitelerinin çok iyi anlaşılması gerekmektedir. Bu çalışmada orman ürünlerinin taşınmasında kullanılabilecek olası eniyileme yöntemleri değerlendirilmesi amaçlanmıştır.

OPTIMIZATION METHODS IN TRANSPORTATION OF FOREST PRODUCTS

Turkey has total of 21.2 million ha (27 %) forest land. In this area, average 9 million m3 of logs and 5 million stere of fuel wood have been annually produced by the government forest enterprises. The total annual production is approximately 13 million m3 . Considering the fact that the costs of transporting forest products was about 160 million TL in the year of 2006, the importance of optimizing the total costs in transportation can be better understood. Today, there is not common optimization method used at whole transportation problems. However, the decision makers select the most appropriate methods according to their aims. Comprehending of features and capacity of optimization methods is important for selecting of the most appropriate method. Theevaluation of optimization methods that can be used at forest products transportation is aimed in this study.

___

  • Acar, H. H., Gül, A. U., Gümüş, S. 2000. Bölmeden Çıkarma Çalışmalarında Toplam Maliyetin Minimizasyonu için Doğrusal Programlama Kullanımı Bir Araştırma. TÜBİTAK Doğa Dergisi, 24: 383-391.
  • Akın, Ö. 2007. Dinamik Programlama. http://www.ozyazilim.com.
  • Aktaş, R., Doğanay, M., Yıldız, B. 2003. Mali Başarısızlığın Öngörülmesi: İstatistiksel Yöntemler ve Yapay Sinir Ağları Karşılaştırması. Ankara Üniversitesi Siyasal Bilgiler Fakültesi Dergisi, 58, 4: 105-117.
  • Alabaş, Ç. Dengiz, B. 2002. Tabu Arama ile Yapay Sinir Ağlarının Eğitimi. Yöneylem Araştırması Dergisi, 13, 14: 1-12.
  • Anonim, 2009. Orman Genel Müdürlüğü 2006 yılı ormancılık istatistikleri. http://www.ogm.gov.tr/bilgi_edinme/istatistik.htm, erişim tarihi: 09.01.2009
  • Aruga, K. 2005. Tabu search optimization of horizontal and vertical alignments of forest roads. J For Res, 10: 275–284.
  • Brumelle, S., Granot. D., Halme, M., and Vertinsky, I. 1998. A tabu search algorithm for finding good forest harvest schedules satisfying green-up constraints. European Journal of Operational Research, 106: 408-424.
  • Çalışkan, E. 2008. Orman Yolların Odun Hammaddesi Taşımasının Tavlama Benzetimi Yöntemi İle Optimizasyonu. KTÜ Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi, Trabzon, 2004.
  • Eker, M. 2004.Ormancılıkta Odun Hammaddesi Üretiminde Operasyonel Planlama Modelinin Geliştirilmesi. KTÜ Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi, Trabzon, 2004.
  • Epstein, R., Morales, R., Seron, J. and Weintraub, A. 1999. Use of OR Systems in the Chilean Forest Industries. Interfaces, 1, 29: 7–29.
  • Epstein, R., Weintraub, A., Sapunar, P., Nieto, E., Sessions J., Bustamante, F. and Musante, H. 2006. A combinatorial Heuristic Approach for Solving Real-Size Machinery Location and Road Design Problems in Forestry Planning. Operations Research, 54, 6: 1017–1027.
  • Greulich, F. E. 1991. Optimal Landing Location on Flat, Uniform Terrain. Can. J. For. Res., 21: 573-584.
  • Güden, H., Vakvak, B., Özkan, B., E., Altıparmak, F., ve Dengiz, B. 2001. Genel Amaçlı Arama Algoritmaları İle Benzetim Eniyilemesi: En İyi Kanban Sayısının Bulunması. Endüstri Mühendisliği Dergisi, 16, 1: 2-15.
  • Haldenbilen, S., Ceylan, H. 2005. Transport Demand Management in Turkey: A Genetic Algorithm Approach. Transportation Planning and Technology, 28, 6: 403-426.
  • Johanson, O. 1997. Optimal Road-Pricing: Simulaneous Treatment of Time Loses, Increased Fuel Consumption, and Emissions. Trampn Rex-D, 2, 2: 77-87.
  • Karaca, S. 2006. Yapay Zeka. http://www.yapay-zeka.org.
  • Karaman, A. 1997. Doğu Karadeniz yöresinde farklı çalışma koşullarında kesim ve sürütme
  • işlerinde işgüçlüğü kriterlerinin araştırılması ve verim üzerine etkisinin
  • belirlenmesi. KTÜ Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi, Trabzon, 1997.
  • Koger, J. L., and Webster, D. S. 1986. Maximizing Profits of Ground -Based Harvesting. Forest Products Journal, 36: 25-31,
  • Köse, S. 1984. Değiştirilmiş Simpleks Yöntemi ile Doğrusal Amaç Programlama Modellerinin Çözümü. KÜ Orman Fakültesi Dergisi, 7, 2:171-188.
  • Kurt, M. and Semetay, C. 2001. Genetik Algoritma Ve Uygulama Alanları. Mühendis ve Makina, 9, 5: 55-64.
  • Olsson, L., and Lohmander, P. 2005. Optimal forest transportation with respect to road investments. Forest Policy and Economics, 7: 369– 379.
  • Pentek, T., Dragutin, P., Igor, P., Pavol, D and Hrvoje, N. 2005. Analysis of an Existing Forest Road Network. Croatian Journal of Forest Engineering, 26, 1: 39-47.
  • Richards, E. W., Gunn, E.A. 2000. A model and Tabu search method to optimize stand harvest and road construction schedules. For Sci, 46: 188-203
  • Rönnqvist, M. 2003. Optimization in Forestry, Math. Program., 97: 267–284.
  • Soykan, B. 1978. Ormancılıkta Transport ya da Dağıtım Sorunlarının Çözümü. K.T.Ü. Orman Fakültesi Dergisi, 1, 2: 93-105
  • Stückelberger, J. A., Heinimann, H.R., and Burlet, E. C. 2006. Modeling Spatial Variability in the Life-Cycle Costs of Low-Volume Forest Roads. Eur J Forest Res., 125: 377–390.