A new developed algorithm for capacity contraint vehicle routing problem: a supermarket chain application

Year 2015, Volume: 19 Issue: 1, 83 - 88, 01.04.2015

Tolga Sen , Harun Yazgan , Serap Ercan

https://doi.org/10.16984/saufenbilder.33138

Abstract

In this study, two approaches were developed to solve the vehicle routing problem (VRP) which were appeared from meeting demands of a supermarket chain. In the first approach, clustering algorithm was employed and then the VRP was solved within each clusters. In the second one, Genetic Algorithm (GA) was employed to classify the customers and then the problem was solved again. The approaches’ results were compared by the ANOVA test to illustrate superiority of the approaches.

Keywords

vehicle routing, clustering, genetic algorithm

Kapasite kısıtlı araç rotalama probleminin çözümü için yeni bir algoritma geliştirilmesi: bir süpermarket zincirinde uygulanması

Abstract

Bu çalışmada, bir süpermarket zincirindeki taleplerin karşılanmasındaki ortaya çıkan araç rotalama probleminin çözüm metotları üzerinde durulmuştur. Bu amaçla iki farklı yaklaşım geliştirilmiştir. Birincisinde bir kümeleme algoritması ile müşteriler kümelenmiş ve araç rotalama problemi çözülmüştür. İkinci yaklaşımda ise, Genetik algoritma destekli bir yaklaşım geliştirilmiştir. Geliştirilen her iki metot bir örnek uygulamada test edilerek sonuçlar ANOVA testi ile karşılaştırılmıştır.

 

Keywords

araç rotalama, kümeleme, genetik algoritma

References

• Laporte, G., Nobert, Y. ve Taillefer, S. (1987) ‘Solving a family of multi-depot vehicle routing and location-routing problems’, Transportation Science, sayı 22, konu 3, Ağustos, s. 161-172.
• Lin, S-W., Lee, Z-J., Ying, K-C. ve Lee, C-Y. (2009) ‘Applying hybrid meta-heuristic for capacitated vehicle routing problem’, Expert Systems with Applications, sayı 36, konu 2, Bölüm 1, Ağustos ve Eylül, s.1505-1512.
• Han, J., Kamber, M. (2001) Data Mining Concepts and Techniques, San Francisco: Morgan Kaufmann Publishers Inc.
• Ester, M., Kriegel, H. P., Sander, J., Xu, X. (1996) ‘A density based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise’, Int. Conference of Knowledge Discovery and Data Mining (KDD’96), Portland, USA, s. 226-231.
• Moreira, A., Santos, M-Y. and Cameiro, S., (2005) ‘Density-Based Clustering Algorithms-DBSCAN and SNN’, Portugal, University of Minho, Temmuz, s. 1-18.
• Kurt, M. ve Semetay, C. (2001) ‘Genetik Algoritma ve Uygulama Alanları’, Mühendis Makine Dergisi, Ekim Sayısı.
• Mitchell, M. (1999) An Introduction to Genetic Algorithms, London: The MIT Press.
• Gen, M. and Cheng, R. (1997) Genetic Algorithms and Engineering Design, New York: John Wiley and Sons, Inc.
• Snyder L-V. ve Daskin, M-S. (2006) ‘A random-key genetic algorithm for the generalized traveling salesman problem’, European Journal of Operational Research, sayı 174, konu 1, s. 38-53.