Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
707046		Optimizing the vehicle routes in the presence of shift management / Vardiya yönetimi varlığında araç rotası optimizasyonu Yazar:GÖZDE ALP Danışman: PROF. DR. ALİ FUAT ALKAYA Yer Bilgisi: Marmara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences Dizin:	Onaylandı Doktora İngilizce 2021 127 s.
İş operasyonlarının bir çoğunu planlarken, vardiya planlama ve araç rotalama süreçlerini yönetmek kaçınılmazdır. Bu çalışmada, bu süreçler öncelikle ayrı ayrı daha sonra birlikte ele alınmıştır. Çalışmanın ilk kısmında; adalet tabanlı vardiya çizelgeleme probleminin matematiksel modeli sunulmuştur (FOSSP). Tek amaçlı optimizasyon problemleri için göçmen kuşlar optimizasyon algoritması (MBO) içerisinde hiper sezgisel (HH) komşuluk arama hareketlerine sahip yeni bir hibrit algoritma sunulmuştur (HHMBO). Deneyler, yeni hibrit algoritmanın, özellikle FOSSP'nin büyük boyutlu örnekleri için umut verici olduğunu göstermektedir. Çalışmanın ikinci kısmında; iş gücü çizelgeleme ve araç rotalama problemleri bir araya getirilerek vardiya ataması varlığında araç rotalama problemi (VRPSA) tanımlanmıştır. Problemin çok amaçlı matematiksel modeli, çözücü üzerinde doğrulanmıştır ve bir dizi evrimsel algoritma kullanılarak çözülmüştür. Çok amaçlı optimizasyon problemleri için dinamik komşu oluşturma (DNG) çerçevesi tanıtılmış ve VRPSA'nın çözümü için kullanılmıştır. Hesaplamalı deneylerin sonuçları, önerilen çerçevenin, hiper hacim (HV) ve ters nesil mesafe (IGD) göstergeleri açısından büyük boyutlu problem örneklerinde kesinlikle umut verici ve sağlam sonuçlar sunduğunu göstermektedir. Ayrıca, DNG çerçevesi iyi bilinen çok amaçlı optimizasyon algoritmalarına entegre edilerek başarısı analiz edilmiştir. Kıyaslama problemleriyle yapılan deneyler, algoritmaların DNG tabanlı versiyonlarının orijinal varyantlarından sırasıyla HV ve IGD göstergeleri açısından belirgin olarak daha iyi olduğunu göstermektedir.
Shift scheduling and vehicle routing processes are indispensable while planning most of the business operations. In this study, we firstly handled these processes separately and then we combined them. In the first part of the study; the mathematical formulation of a fairness oriented shift scheduling problem (FOSSP) is offered. A novel hybrid algorithm that has hyper heuristic (HH) neighborhood search behaviors embedded in migrating birds optimization (MBO) is introduced (HHMBO). HHMBO is applied on FOSSP and is compared with the reputed algorithms through extended computational experiments. Results prove that new hybrid computational intelligence technique is promising especially for large sized FOSSP instances. In the second part of the study; the workforce scheduling and vehicle routing problems are brought together and vehicle routing problem in the presence of shift assignment (VRPSA) is introduced to the literature. The multi-objective mathematical model of the problem is verified on a solver and also solved using a set of evolutionary algorithms. Dynamic neighbour generation framework for multi-objective optimization problems is introduced to the literature for solving VRPSA. Experimental results show that the proposed framework is definitely promising and robust in large sized problem instances in terms of hypervolume (HV) and inverted generational distance (IGD) metrics. Additional experiments are conducted on multi-objective benchmark problems to analyze the achievement of DNG framework. DNG is integrated to a set of multi-objective optimization algorithms. Experiments demonstrate that DNG based versions of algorithms are significantly better than their original variations on the average in terms of both IGD and HV metrics.