Yeşil tedarik zincirlerinde araç rotalama problemi için öbekleme ve metasezgisel optimizasyon tabanlı yaklaşım

Abstract

Dünya ticaretinin küreselleşmesi öncelikle ekonominin daha sonra ise üretim ve tüketim faaliyetlerinin küreselleşmesiyle başlamıştır. Küresel ticaretin hızla artmasının yanı sıra, küresel üretimin yaygınlaşması ve gittikçe artan küresel rekabet sonucunda, lojistik faaliyetleri önemli bir araç haline gelmiştir. Lojistik sektörü, ekonomik büyümeden etkilenen en önemli bileşenlerden biridir. Artan ulaşım talebini karşılamak için, ekonomik büyümeye paralel olarak hızla büyümektedir. Artan ulaşım aktiviteleri daha fazla enerji tüketimine neden olduğundan doğaya salınan karbondioksit emisyonunu da ciddi oranda arttırmaktadır. Bu sonuçlar ekolojik çevre açısından ciddi bir problem haline gelmiştir. Çevresel problemlere karşı farkındalığın artması sonucunda ortaya çıkan `Sürdürülebilirlik` kavramına gösterilen önemin artması sosyal, ekonomik ve kültürel boyutlarıyla birtakım değişiklikler yapmayı zorunlu hale getirmiştir. Bu değişiklikler içerisinde en önemlisi sürdürülebilirlik kavramının tedarik zincirine entegre edilmesidir. Tedarik zincirinde yaşanan bu değişimler ile birlikte `Yeşil Tedarik Zinciri Yönetimi` yaklaşımı önem kazanmıştır. Bu çalışmada yeşil tedarik zincirlerindeki araç rotalama problemi için öbekleme ve metasezgisel optimizasyon yöntemlerinin birlikte kullanılmasına dayalı hibrit bir yaklaşım önerilmiştir. Araç rotalama problemi bir veya birkaç depodan müşterilere ürün ya da hizmet sağlayacak araçlar için en uygun rotaları belirlemeyi amaçlayan kombinatoryal optimizasyon problemidir. Yeşil tedarik zincirlerindeki araç rotalama problemlerinde, mevcut mesafenin ve maliyetin optimizasyonuna ek olarak yakıt tüketiminin ve karbondioksit emisyonunun da azaltılması amaçlanır. Problem çözümü için kullanılan öbekleme analizi ile yakın yüksekliğe sahip yerler için aynı rotayı kapsayacak bir ağ oluşturulması amaçlanmış olup, aracın iniş-çıkış hareketlerinden kaynaklanan emisyon oranının düşürülmesi sağlanmıştır. Bu çalışma ile birlikte ilk defa yükseklik faktörü kullanılarak öbekleme analizi yapılmıştır. Belirlenen öbeklerdeki araç rotaları metasezgisel algoritmalar ile çözülmüştür. Doğaya salınan karbon emisyonu yakıt tüketimi ile ilişkilendirilmiştir. Önerilen yaklaşım ile optimum araç rotaları belirlenirken, kullanılan toplam yakıt tüketimi miktarı azaltılarak doğaya salınan emisyon değerinin düşürülmesi sağlanmıştır.

Trade globalization primarily started with the globalization of the economic activities, and then globalization of the production and consumption. Besides the dramatic increase of trade globalization, increasing of global production and progressively increasing of global competition have made essential for countries to improve their logistic sector. Logistic sector is the main part which is affected significantly by the economic growth. Utilization is required on logistic sector to meet increasing demand on transportation against economic growth. Proliferation of the using logistic activities resulted with more energy consumption. Accordingly, releasing of greenhouse gases have significantly increase. These results are very crucial in terms of ecological environment. Taking all the detrimental circumstances into consideration, the awareness on sustainability have been increasing which results some changes required as must on social, economic and cultural areas. One of the significant difference is the integration of sustainability concepts into the supply chain. Therefore, the importance of the `Green Supply Chain Management` approach has become more popular with the recent changes on concept of the supply chain. In this study, clustering and metaheuristics optimization based approach for vehicle routing problem in green supply chains was proposed. The vehicle routing problem is a combinatorial optimization problem calls for the determination of the optimal set of routes to be performed by one or more vehicles to serve a given set of customers. In addition to optimizing the existing distance and cost, the current fuel consumption and carbon dioxide emissions is intended to be reduced in vehicle routing problems in green supply chains. It is aimed to create a network that will cover the same route for places with approximate value of altitude by using the clustering analysis, and reduction of the emission rate caused by up and hill movements of the vehicle is also provided. For the first time, clustering analysis was performed using the elevation of customers. Determined clusters are solved by meta heuristic algorithms. With the proposed approach, the carbon emission released to the nature has been reduced while determining the optimum vehicle routes.