Öz
Günümüzde konteyner taşımacılığının önemi giderek
artmaktadır. Bu sebeple ulusal ve uluslararası piyasalarda hava, kara ve deniz
yoluyla yapılan taşımacılıklarda şirketler için daha düşük maliyetle taşıma
büyük önem taşır. Maliyeti düşürmenin yollarından biri de konteyner hacmini en
iyi şekilde kullanmaktır. Bu çalışmada, daha düşük maliyet ile konteyner yükleme
probleminin çözümü için sezgisel algoritmalardan biri olan genetik algoritma kullanılmıştır.
Genetik algoritma ile konteyner içerisine çeşitli boyutlardaki kutular en uygun
şekilde yerleştirilmiştir fakat yerleştirme yaparken kutuların döndürülebilme
özellikleri kullanılmamıştır. Böylece, konteyner içi boş alanın minimizasyonu
ve yüklenen kutu sayısının maksimizasyonu amaçlanmıştır. Çalışma literatürdeki
diğer sezgisel algoritmalarla karşılaştırılmış ve elde edilen sonuçlar
sunulmuştur.
Anahtar Kelimeler
Optimizasyon Sezgisel Algoritmalar Genetik Algoritma Konteyner Yükleme Problemi
Kaynakça
- Albayrak, E., 2013. İki Boyutlu Dikdörtgen Şekilli Stok Kesme Problemleri için Sezgisel-Metasezgisel Algoritma ve Yazılım Geliştirme. Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, 95s, Balıkesir. Coley, D., 1999. An Introduction to Genetic Algorithm for Scientist and Engineers. World Scientific Publishing. Dereli, T., Daş, G.S., 2010. Konteyner Yükleme Problemleri için Karınca Koloni Optimizasyonu Yaklaşımı. Gazi Üniversitesi Mühendislik –Mimarlık Fakültesi Dergisi, 25(4), 881-894. Erdem, H.A., 2014. Solving Container Loading Problem with Genetic Algorithm. 15th IEEE International Symposium on Computational Intelligence and Informatics, 19-21 Kasım, Budapest, 391-396. Gehring, H., Bortfeldt, A., 1997. A Genetic Algorithm for Solving the Container Loading Problem. International Transactions in Operational Research 4, 401-418. Gehring, H., Bortfeldt, A., 2001. A Hybrid Genetic Algorithm for the Container Loading Problem. European Journal of Operational Reseach 131, 143-161. Gehring, H., Bortfeldt, A., 2002. A Parallel Genetic Algorithm for Solving the Container Loading Problem. International Transactions in Operational Research 9, 497-511. George, J.A., Robinson, D.F., 1980. A Heuristic for Packing Boxes Into a Container. Computers & Operational Research 7, 147-156. Goldberg, D., 1989. Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning. Reading, Boston: MA: Addison-Wesley Professional. Jang, J.S.R., 1997. Neuro-Fuzzy and Soft Computing: A Computational Approach to Learning and Machine Intelligence, Chapter 7: Derivative-Free Optimization, (173-196). Prentice-Hall, USA. Koyuncuoğlu, M.U., 2012. Bir Konteyner Terminalinde İstif Vinçlerinin Meta Sezgisel Yöntemler Kullanarak Çizelgelenmesi. Pamukkale Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, 132s, Denizli. Küçük, M., 2010. Konteyner Yükleme Probleminin Karma Evrimsel Algoritmalar ile Çözümü. Hava Harp Okulu, Havacılık ve Uzay Teknolojileri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, 83s, İstanbul. Mitchell, M., 1998. L.D. Davis, Handbook of Genetic Algorithms. Artificial Intelligence 100, 325-330. Mitchell, M., Forest, S., 1994. Genetic Algorithms and Artificial Life. Artificial Life, 1(3), MIT Press, Cambridge, 267-289. Özsüt, Z., 2015. Konteyner Yükleme Problemleri için Matematiksel Modeller ve Çözüm Yöntemleri. Anadolu Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, 78s, Eskişehir. Peng, Y., Zhang, D., Chin, F.Y.L., 2009. A Hybrid Simulated Annealing Algorithm for Container Loading Problem . GEC’09, June 12-14, Shanghai, China, 919-928. Van der Voort, M., O’Brien, K.A., Rahman, A., Valeri, L., 2003. Seacurity: Improving the Security of the Global Sea-Container Shipping System. Rand.
Öz
Nowadays the importance of container transport is
gradually increasing. For this reason in air, land and sea transportation,
lower cost transport has great importance for the companies in national and international
markets. One way to reduce costs is to use the volume of container in the best
way. In this study, genetic algorithm which is one of the heuristic algorithms
is used to solve the container loading problem with lower cost. By means of
genetic algorithm, boxes of various sizes are placed in the container in the
most suitable way but the ability to rotate boxes was not used when placing.
Thus, the minimization of the empty space of the container and the maximization
of the number of loaded containers are aimed. The study is compared with other
heuristic algorithms in the literature and the results obtained are presented.
Anahtar Kelimeler
Optimization Heuristic Algorithms Genetic Algorithm Container Loading Problem
Kaynakça
- Albayrak, E., 2013. İki Boyutlu Dikdörtgen Şekilli Stok Kesme Problemleri için Sezgisel-Metasezgisel Algoritma ve Yazılım Geliştirme. Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, 95s, Balıkesir. Coley, D., 1999. An Introduction to Genetic Algorithm for Scientist and Engineers. World Scientific Publishing. Dereli, T., Daş, G.S., 2010. Konteyner Yükleme Problemleri için Karınca Koloni Optimizasyonu Yaklaşımı. Gazi Üniversitesi Mühendislik –Mimarlık Fakültesi Dergisi, 25(4), 881-894. Erdem, H.A., 2014. Solving Container Loading Problem with Genetic Algorithm. 15th IEEE International Symposium on Computational Intelligence and Informatics, 19-21 Kasım, Budapest, 391-396. Gehring, H., Bortfeldt, A., 1997. A Genetic Algorithm for Solving the Container Loading Problem. International Transactions in Operational Research 4, 401-418. Gehring, H., Bortfeldt, A., 2001. A Hybrid Genetic Algorithm for the Container Loading Problem. European Journal of Operational Reseach 131, 143-161. Gehring, H., Bortfeldt, A., 2002. A Parallel Genetic Algorithm for Solving the Container Loading Problem. International Transactions in Operational Research 9, 497-511. George, J.A., Robinson, D.F., 1980. A Heuristic for Packing Boxes Into a Container. Computers & Operational Research 7, 147-156. Goldberg, D., 1989. Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning. Reading, Boston: MA: Addison-Wesley Professional. Jang, J.S.R., 1997. Neuro-Fuzzy and Soft Computing: A Computational Approach to Learning and Machine Intelligence, Chapter 7: Derivative-Free Optimization, (173-196). Prentice-Hall, USA. Koyuncuoğlu, M.U., 2012. Bir Konteyner Terminalinde İstif Vinçlerinin Meta Sezgisel Yöntemler Kullanarak Çizelgelenmesi. Pamukkale Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, 132s, Denizli. Küçük, M., 2010. Konteyner Yükleme Probleminin Karma Evrimsel Algoritmalar ile Çözümü. Hava Harp Okulu, Havacılık ve Uzay Teknolojileri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, 83s, İstanbul. Mitchell, M., 1998. L.D. Davis, Handbook of Genetic Algorithms. Artificial Intelligence 100, 325-330. Mitchell, M., Forest, S., 1994. Genetic Algorithms and Artificial Life. Artificial Life, 1(3), MIT Press, Cambridge, 267-289. Özsüt, Z., 2015. Konteyner Yükleme Problemleri için Matematiksel Modeller ve Çözüm Yöntemleri. Anadolu Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, 78s, Eskişehir. Peng, Y., Zhang, D., Chin, F.Y.L., 2009. A Hybrid Simulated Annealing Algorithm for Container Loading Problem . GEC’09, June 12-14, Shanghai, China, 919-928. Van der Voort, M., O’Brien, K.A., Rahman, A., Valeri, L., 2003. Seacurity: Improving the Security of the Global Sea-Container Shipping System. Rand.
Ayrıntılar
| Birincil Dil | Türkçe |
|---|---|
| Konular | Mühendislik |
| Bölüm | Araştırma Makaleleri \ Research Articles |
| Yazarlar | |
| Yayımlanma Tarihi | 23 Mart 2018 |
| Gönderilme Tarihi | 5 Haziran 2017 |
| Kabul Tarihi | 25 Ocak 2018 |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2018 Cilt: 6 Sayı: 1 |