Araç-İHA İşbirliği ile Kargo Teslimatları İçin Ortak Rota Optimizasyonu

Yıl 2021, Cilt: 33 Sayı: 2, 135 - 144, 15.09.2021

Hasan Yetiş , Zeynep Güngör Mehmet Karaköse

Öz

Teknolojik gelişmelerle birlikte artan e-ticaret işlemleri, beraberinde, müşterilerin daha kısa teslimat süresi beklenti ve ihtiyaçlarını da ortaya çıkarmıştır. Geleneksel yöntemlerle yapılan teslimatlar, işletme ve operatör maliyetlerine ilave olarak; teslimat sürelerini de artırmaktadır. İnsansız hava araçlarının, işletme maliyetlerini düşürmesi ve ulaşım sürelerini kısaltması nedeniyle, paket teslimatlarında bu araçların kullanımının önünü açmıştır. Bu çalışmada, araç ve İHA’nın birlikte teslimat yapacağı kargolar için yönlendirme problemi incelenmiştir. Araç-İHA işbirliğinde önemli problemlerden biri olan rotanın optimize edilme işlemi için çalışmalar gerçekleştirilmiştir. Bu amaçla ilk olarak araç rotası en kısa yol algoritmasına göre belirlenmiştir. Araç bu rota üzerinden ilerlerken, sahip olduğu kısıtlamalar da göz önüne alınarak İHA'nın dağıtım için uygun ve etkili olup olmayacağı belirlenmiştir. Dağıtımı uygun görülen müşterilerin paketleri İHA aracılığıyla gerçekleştirilmektedir. Önerilen yöntem ve senaryo Python programlama dilinde simüle edilmiştir. Elde edilen sonuçlar araç-İHA işbirliği ile yapılan dağıtımda toplam mesafede artış olmasına rağmen, maliyette kazanç elde edildiğini göstermektedir. Problemin boyutuna göre %4-6.24 arasında kazanç elde edildiği görülmektedir.

Anahtar Kelimeler

araç-İHA, optimizasyon, ortak rota, kargo teslimatı

Kaynakça

• Arnott, R., & Small, K. (2021). The Economics of Traffic Congestion, American Scientist, cilt 82, no. 5, 1994, pp. 446-455.
• Aydin, I., Karakose, M., & Karakose, E. (2017). A navigation and reservation based smart parking platform using genetic optimization for smart cities. 2017 5th International Istanbul Smart Grid and Cities Congress and Fair (ICSG), 120-124.
• Bhatia, N., & Author, C. (2010). Survey of Nearest Neighbor Techniques, International Journal of Computer Science and Information Security, cilt 8, no. 2, pp. 302-305.
• Biau, G., & Devroye, L. (2015). Lectures on the Nearest Neighbor Method. Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-25388-6
• Boysen, N., Briskorn, D., Fedtke, S., & Schwerdfeger, S. (2018). Drone delivery from trucks: Drone scheduling for given truck routes. Networks, 72(4), 506-527. https://doi.org/10.1002/net.21847
• Chang, Y. S., & Lee, H. J. (2018). Optimal delivery routing with wider drone-delivery areas along a shorter truck-route. Expert Systems with Applications, 104, 307-317. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2018.03.032
• Conrad IV, J. (2018). Costs and Challenges of Log Truck Transportation in Georgia, USA. Forests, 9(10), 650. https://doi.org/10.3390/f9100650
• Das, D. N., Sewani, R., Wang, J., & Tiwari, M. K. (2020). Synchronized Truck and Drone Routing in Package Delivery Logistics. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 1-11. https://doi.org/10.1109/TITS.2020.2992549
• Dertwinkel-Kalt, M., & Köster, M. (2020). Attention to Online Sales: The Role of Brand Image Concerns, Düsseldorf Institute for Competition Economics. 87.
• Dorling, K., Heinrichs, J., Messier, G. G., & Magierowski, S. (2017). Vehicle Routing Problems for Drone Delivery. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 47(1), 70-85. https://doi.org/10.1109/TSMC.2016.2582745
• Frachtenberg, E. (2019). Practical Drone Delivery. Computer, 52(12), 53-57. https://doi.org/10.1109/MC.2019.2942290
• Ha, Q. M., Deville, Y., Pham, Q. D., & Hà, M. H. (2018). On the min-cost Traveling Salesman Problem with Drone. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 86, 597-621. https://doi.org/10.1016/j.trc.2017.11.015
• Ham, A. M. (2018). Integrated scheduling of m-truck, m-drone, and m-depot constrained by time-window, drop-pickup, and m-visit using constraint programming. Transportation
• Research Part C: Emerging Technologies, 91, 1-14. https://doi.org/10.1016/j.trc.2018.03.025
• Handayani, S., & Arda, M. (2019). Effect Of Dıscount And Hedonıc Shoppıng Motıves Agaınst Buyıng ImpulsE, 1st International Conference on Innovation of SMEs. 9.
• Hoffmann, M., & Noé, F. (2019). Generating valid Euclidean distance matrices. ArXiv:1910.03131 [Cs, Stat]. http://arxiv.org/abs/1910.03131
• Kim, S., & Moon, I. (2019). Traveling Salesman Problem With a Drone Station. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 49(1), 42-52. https://doi.org/10.1109/TSMC.2018.2867496
• Liu, Y., Liu, Z., Shi, J., Wu, G., & Pedrycz, W. (2020). Two-Echelon Routing Problem for Parcel Delivery by Cooperated Truck and Drone. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 1-16. https://doi.org/10.1109/TSMC.2020.2968839
• Murray, C. C., & Chu, A. G. (2015). The flying sidekick traveling salesman problem: Optimization of drone-assisted parcel delivery. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 54, 86-109. https://doi.org/10.1016/j.trc.2015.03.005
• Patrik, A. (2019). GNSS-based navigation systems of autonomous drone for delivering items. Journal of Big Data.
• San, K. T., Lee, E. Y., & Chang, Y. S. (2016). The delivery assignment solution for swarms of UAVs dealing with multi-dimensional chromosome representation of genetic algorithm. 2016 IEEE 7th Annual Ubiquitous Computing, Electronics & Mobile Communication Conference (UEMCON), 1-7. https://doi.org/10.1109/UEMCON.2016.7777839
• Sundar, K., & Rathinam, S. (2014). Algorithms for Routing an Unmanned Aerial Vehicle in the Presence of Refueling Depots. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 11(1), 287-294. https://doi.org/10.1109/TASE.2013.2279544
• Yaman, O., Karakose, E., & Karakose, M. (2018). PSO Based Traffic Optimization Approach for Railway Networks. 2018 International Conference on Artificial Intelligence and Data Processing (IDAP), 1-4. https://doi.org/10.1109/IDAP.2018.8620891
• Yetis, H., & Karakose, M. (2018). A New Smart Cargo Cabinet Application for Unmanned Delivery in Smart Cities. 2018 International Conference on Artificial Intelligence and Data Processing (IDAP), 1-5. https://doi.org/10.1109/IDAP.2018.8620938
• Yetis, H., & Karakose, M. (2020). Optimization of Mass Customization Process using Quantum-inspired Evolutionary Algorithm in Industry 4.0. 2020 IEEE International Symposium on Systems Engineering (ISSE), 1-5. https://doi.org/10.1109/ISSE49799.2020.9272247