Kargo dağıtım operasyonunun gezgin satıcı problemi ve çoklu gezgin satıcı problemi kullanılarak yeniden düzenlenmesi üzerine bir uygulama

İşletmeler, müşteri ihtiyaçlarını karşılayacak yenilikçi ve kaliteli ürünler üretirken aynı zamanda maliyetleri kontrol etmeye ve hızlı bir şekilde pazara ürün sunmaya odaklanmaktadır. Müşterilere ürünlerinin istenen yer ve zamanda doğru maliyetle hızlı bir şekilde ulaştırması işletmelerin rekabetçi yeteneklerini arttıracaktır. Bu açıdan bakıldığında lojistik faaliyetler işletmeler için her geçen gün daha da önemli hale gelmektedir. Bu çalışmada Konya ilinde faaliyet gösteren bir dağıtım firmasının dağıtım operasyonu bir bölge özelinde değerlendirilmiştir. Ele alınan bölgede 8 alt bölge bulunmakta ve 7 dağıtıcı çalışmaktadır. Günlük dağıtım rotaları Gezgin Satıcı Problemi (GSP) ile minimum %8,55, maksimum %13,41 oranında ve Çoklu Gezgin Satıcı Problemi (ÇGSP) ile minimum %18,08, maksimum %22,95 oranında iyileştirilmiştir. Çalışma sonuçlarına göre işletmelere dağıtıcı bazlı rotalama yerine ekip bazlı rotalama önerilmektedir.

An application on reorganization of cargo distribution operations by using travelling salesman problem and multi traveling salesman problem

Businesses focus on controlling costs and delivering products to the market quickly while producing innovative and quality products to meet customer needs. Rapid delivery of its products to customers at the right place at the right time will increase the competitive capabilities of the businesses. From this point of view, logistics activities are becoming more and more important for businesses. In this study, the distribution operation of a distribution company operating in Konya is evaluated in a region. There are 8 sub-regions and 7 distributors are working in the region. Daily distribution routes have been improved with a minimum of 8.55%, a maximum of 13.41% using the Travel Salesman Problem (TSP), and a minimum of 18.08% and a maximum of 22.95% using the Multiple Traveler Dealer Problem (mTSP). According to the results of the study, it is recommended to the companies based on team based routing instead of distributor based routing.

___

Atmaca, E. (2012). Bir kargo şirketinde araç rotalama problemi. Tübav Bilim Dergisi, 5(2), 12-27. https://dergipark.org.tr/en/pub/tubav/issue/21527/230973

Bektas, T. (2006). The multiple traveling salesman problem: An overview of formulations and solution procedures. Omega, 34(3), 209-219. https://doi.org/10.1016/j.omega.2004.10.004

Çevik, O., Karaca, S. S., & Özkan, M. (2011). En küçük yayılma modeli ile İç Anadolu Bölgesinde bir kargo firmasının dağıtım güzergâhının belirlenmesi. Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 2011(2), 1-9.

Dündar, A. O., Şahman, M. A., Tekin, M., & Kıran, M. S. (2019). A comparative application regarding the effects of traveling salesman problem on logistics costs. International Journal of Intelligent Systems and Applications in Engineering, 7(4), 207-215. https://doi.org/10.18201/ijisae.2019457232

Gaur, V., & Fisher, M. L. (2004). A periodic inventory routing problem at a supermarket chain. Operations Research, 52(6), 813-822. https://doi.org/10.1287/opre.1040.0150

Irnich, S. (2008). Solution of real-world postman problems. European journal of operational research, 190(1), 52-67. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2007.06.002

Kara, I., & Bektas, T. (2006). Integer linear programming formulations of multiple salesman problems and its variations. European Journal of Operational Research, 174(3), 1449-1458. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2005.03.008

Karaboğa, D., & Görkemli, B. (2011, June). A combinatorial artificial bee colony algorithm for traveling salesman problem. In 2011 International Symposium on Innovations in Intelligent Systems and Applications (pp. 50-53). IEEE. https://doi.org/10.1109/INISTA.2011.5946125

Knox, J. (1994). Tabu search performance on the symmetric traveling salesman problem. Computers & Operations Research, 21(8), 867-876. https://doi.org/10.1016/0305-0548(94)90016-7

Kuzu, S., Önay, O., Şen, U., Tunçer, M., Yıldırım, B., & Keskintürk, T. (2014). Gezgin satıcı problemlerinin metasezgiseller ile çözümü. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 43(1), 1-27.

Laporte, G., Nobert, Y., & Desrochers, M. (1985). Optimal routing under capacity and distance restrictions. Operations research, 33(5), 1050-1073. https://doi.org/10.1287/opre.33.5.1050

Larsen, A., Madsen, O. B., & Solomon, M. M. (2004). The a priori dynamic traveling salesman problem with time windows. Transportation Science, 38(4), 459-472. https://doi.org/10.1287/trsc.1030.0070

Nasr, A. A., El-Bahnasawy, N. A., Attiya, G., & El-Sayed, A. (2019). Using the TSP solution strategy for cloudlet scheduling in cloud computing. Journal of Network and Systems Management, 27(2), 366-387. https://doi.org/10.1007/s10922-018-9469-9

Palhares, R. A., & Araujo, M. C. B. (2018). Vehicle routing: application of travelling salesman problem in a dairy. In 2018 IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM) (pp. 1421-1425). IEEE.

Ratliff, H. D., & Rosenthal, A. S. (1983). Order-picking in a rectangular warehouse: a solvable case of the traveling salesman problem. Operations Research, 31(3), 507-521. https://doi.org/10.1287/opre.31.3.507

Ruiz, R., Maroto, C., & Alcaraz, J. (2004). A decision support system for a real vehicle routing problem. European Journal of Operational Research, 153(3), 593-606. https://doi.org/10.1016/S0377-2217(03)00265-0

Shi, X. H., Liang, Y. C., Lee, H. P., Lu, C., & Wang, Q. X. (2007). Particle swarm optimization-based algorithms for TSP and generalized TSP. Information processing letters, 103(5), 169-176. https://doi.org/10.1016/j.ipl.2007.03.010

Sungur, I., Ren, Y., Ordóñez, F., Dessouky, M., & Zhong, H. (2010). A model and algorithm for the courier delivery problem with uncertainty. Transportation Science, 44(2), 193-205. https://doi.org/10.1287/trsc.1090.0303

Uğur, A., & Aydin, D. (2009). An interactive simulation and analysis software for solving TSP using Ant Colony Optimization algorithms. Advances in Engineering software, 40(5), 341-349. https://doi.org/10.1016/j.advengsoft.2008.05.004

Ünlü N., Uçar E. & Akkuş G.B. (2017). Kargo işlemede zaman pencereli çok araçlı dinamik rotalama. Yönetim Bilişim Sistemleri Dergisi, 3(2), 105-113.

Erciyes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi-Cover
  • Yayın Aralığı: Yılda 2 Sayı
  • Yayıncı: Erciyes Üniversitesi
Sayıdaki Diğer Makaleler

Örgütlerde algılanan adalet ve motivasyon ilişkisinde iki farklı metot uygulaması

Ela ÖZKAN CANBOLAT

Türkiye’nin hisse senedi piyasası ile yerli ve yabancı yatırımcı risk iştah endeksi ilişkisi: Eşbütünleşme ve nedensellik analizi

Asuman BALAT

BIST bilişim sektöründeki firmaların AR-GE harcamalarının finansal performans üzerindeki etkisi

Meltem KILIÇ

Bireysel yatırım kararları ile davranışsal finans eğilimlerinin ilişkisi: İmalat ve hizmet sektörlerinde bir araştırma

Emine SEVER, Müge ÇETİNER, Mahmut PAKSOY

Borsa oynaklığının Markov rejim dönüşüm yöntemiyle analizi

Zekai ŞENOL

Duygusal zekanın bireysel yenilikçi davranışa etkisi: Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi öğrencileri üzerinde bir araştırma

Tugay ÜLKÜ

Elektrikli ve akıllı, yerli ve milli: Türkiye’nin Otomobili Girişim Grubu’nun tanıttığı araçlara yönelik tüketicilerin ilk değerlendirmeleri

Elif KOCAGÖZ, Çağrı Selman İĞDE, Gözde ÇETİNDAĞ

Çalışanların otantik liderlik algılarının iç girişimcilik üzerine etkisinde algılanan örgütsel desteğin düzenleyici rolü: Bir firma uygulaması

Kemal EROĞLUER

Kargo dağıtım operasyonunun gezgin satıcı problemi ve çoklu gezgin satıcı problemi kullanılarak yeniden düzenlenmesi üzerine bir uygulama

Abdullah Oktay DÜNDAR, Resul ÖZTÜRK

Büyük şirketlerin büyük verisi: ISO-500’de listelenen şirketlerin büyük veri kullanımına yönelik bir içerik analizi

İrge ŞENER, Halil ERMAN, Candar UZUNER