A PROPOSED SOLUTION FOR AIRPORT TO HOTELS TOURIST DISTRIBUTION PROBLEM USING MONOTYPE VEHICLES AND THE CASE OF ALANYA

Yıl 2014, XIV. Uluslararası Ekonometri Yöneylem Araştırması ve İstatistik Sempozyumu Özel Sayısı, 189 - 196, 01.10.2014

Kenan Karagül , İbrahim Güngör

Öz

In this study, by
investigating the airport to hotels tourist distribution applications of a
tourism travel agent operating in Alanya region, better distribution plans are obtained.
Despite the use of four types of vehicles with capacities 46, 25, 22, 14 at the
agent application, better plans are reached in this study by using monotype
vehicles. As an alternative to the distribution plan implemented by the agency,
a solution with classical Vehicle Routing Problem approach is proposed. At the
solution approach, on the assumption that there is an unlimited number of
vehicles with 46 capacities and that supplying them is easier than other types,
only 46-seater vehicle type is used. Three different solution approaches are
proposed for the classical Vehicle Routing Problem approach, these are Savings
Algorithm, Sweep Algorithm and Random Search Approach. For the Random Search
Approach, a population space with 500 individuals is generated. The population
is mainly composed of three parts which are an individual from Savings
Algorithm, an individual from Sweep Algorithm and all the rest individuals
generated randomly. As a result of the research, cost savings as negative for
the first problem and positive for the others are obtained both with the
Savings and Sweep Algorithms. At least zero percent and at most 28.76% cost
reduction in transportation plans are obtained by using Random Search Approach
that gives better results.

Anahtar Kelimeler

Araç Rotalama Problemi, Sezgisel Algoritmalar, Optimizasyon, Turizm

HAVALİMANINDAN OTELLERE TEK TİP ARAÇLARLA TURİST DAĞITIMI PROBLEMİNE ÇÖZÜM ÖNERİSİ VE ALANYA UYGULAMASI

Öz

Bu
çalışmada, Alanya’da faaliyet gösteren bir turizm acentesinin havalimanından
otellere turist dağıtım uygulamaları incelenerek bundan daha iyi dağıtım
planlarının araştırması yapılmıştır. Acente uygulamasında 46, 25, 22 ve 14
kişilik olmak üzere dört tip araç kullanılmasına karşılık bu çalışmada tek tip
araçlar kullanılarak daha iyi planlar bulunmuştur. Acentenin uyguladığı dağıtım
planına alternatif olarak Klasik Araç Rotalama Problemi (ARP) yaklaşımı ile
çözüm önerilmiştir.  Çözüm yaklaşımında
46 kişilik araçların sınırsız sayıda olduğu ve temininin diğer tiplere göre
daha kolay olduğu varsayımından hareketle sadece 46 kişilik araç tipi
kullanılmıştır. Klasik ARP yaklaşımı için üç farklı çözüm yaklaşımı; Tasarruf
Algoritması, Süpürme Algoritması ve Rassal Arama Yaklaşımı önerilmiştir. Rassal
Arama Yaklaşımı için 500 birimlik bir popülasyon uzayı oluşturulmuştur. Bu uzay
üç parçadan meydana getirilmiştir. Bir birey Tasarruf Algoritması, bir birey
Süpürme Algoritması ve geriye kalan bölümü rassal olarak oluşturulmuştur. Yapılan
çözüm araştırmaları sonucunda birinci problem için negatif, diğer problemler
için pozitif maliyet tasarrufları hem Tasarruf Algoritması hem de Süpürme
Algoritması ile elde edilmiştir. Daha iyi sonuç veren Rassal Arama Yaklaşımı ile
en az sıfır ve en çok %28.76 oranında maliyet indirimli taşıma planları elde
edilmiştir. 

Anahtar Kelimeler

Araç Rotalama Problemi, Sezgisel Algoritmalar, Optimizasyon

Kaynakça

• Ayadi, R., & Benadada, Y. (2010). A Genetic Algorithm for A Heterogeneous Fleet Multi-trip Vehicle Routing Problem. Cordeau, J. F., & Laporte, G. (2006). Modelling and Optimization of Vehicle Routing Problems. G. Appa, L. Pitsoulis, & H. P. Williams içinde, Handbook On Modelling For Discrete Optimization (s. 151-181). Springer.
• Çetin, S., & Gencer, C. (2011). Heterojen Araç Filolu Zaman Pencereli-Eş Zamanlı Dağıtım Toplamalı Araç Rotalama Problemleri: Matematiksel Model. International Journal of Research and Development , 3 (1), 19-27.
• Hasle, G. (2010). Vehicle Routing in Practice. XVIII EWGLA. Naples.
• Hu, X., & Huang, M. (2007). An Intelligent Solution System For A Vehicle Routing Problem In Urban Distribution. International Journal of Innovative Computing, Information and Control , 3 (1), 189-198.
• Kay, M. G. (2013, 1 1). Matlog: Logistics Engineering Matlab Toolbox. 2 16, 2013 tarihinde Matlog: Logistics Engineering Matlab Toolbox: http://www.ise.ncsu.edu/kay/matlog/ adresinden alındı
• Laporte, G. (2007). What You Should Know About the Vehicle Routing Problem. Les Cahiers du GERAD.
• Laporte, G., & Semet, F. (1998: Revised 1999, October:Revised August). Classical Heuristics for the Vehicle Routing Problem. Montreal.
• Lysgaard, J., & Translated:Sorensen, M. M. (1997). Clarke & Wright’s Savings Algorithm. Departmen Of Management Scince and Logistics, The Aarhus School of Business.
• Machado, P., Tavares, J., Pereira, F. B., & Costa, E. (2002). Vehicle Routing Problem: Doing It the Evolutionary Way. GECCO '02 Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference (s. 690). San Francisco: Morgan Kaufmann Publishers Inc.
• Paolucci, M. (2011). Vehicle Routing Problems-Lecture Notes. Genova.
• Prins, C. (2002). Efficient Heuristics for the Heterogeneous Fleet Multitrip VRP with Application to a Large-Scale Real Case. Journal of Mathematical Modelling and Algorithms , 1, 135-150.
• Yeun, L. C., Ismail, W. R., Omar, K., & Zirour, M. (2008). Vehicle Routing Problem: Models And Solutions. Journal of Quality Measurement and Analysis , 4 (1), 205-218.