Stokastik talep ve geri dönüşlü ekonomik parti büyüklüğü problemi üzerine bir çalışma

Abstract

Yeniden üretim sistemlerinde karşılaşılan en önemli problemlerden biri klasik Ekonomik Parti Büyüklüğü Problemi (EPBP)'nin yeniden üretim sistemlerine uyarlanmasıdır. Yeniden üretim sistemlerinde arz ve talebin dengelenmesi açısından büyük önem taşıyan Geri Dönüşlü Ekonomik Parti Büyüklüğü Problemi (GD-EPBP)'nin NP-zor karmaşıklık sınıfına dahil olduğu bilinmektedir. Diğer bir ifade ile problemin optimal çözümünün hesapsal verimliliği yüksek bir algoritma ile elde edilmesi mümkün değildir. Bunun yanı sıra, hem talep hem de geri dönen ürün miktarlarının deterministik yapıda olduğunun varsayılması, GD-EPBP'nin gerçek hayat koşullarındaki uygulanabilirliğini kısıtlamaktadır. Bu nedenle bu tez çalışmasında problem, talebin ve geri dönüşlerin stokastik ve durağan olmayan bir yapıda olduğu varsayımı ile ele alınmış ve literatürde yaygın olarak bilinen Silver-Meal (SM) sezgiseli yeniden üretim sistemlerine uyarlanarak problemin çözümü için hesapsal açıdan verimli sezgisel bir algoritma geliştirilmiştir. Sonlu planlama ufkuna sahip tek bir ürün için ne zaman ve ne kadar üretim ve/veya yeniden üretim yapılacağına karar vererek; elde bulundurma, elde bulundurmama ve kurulum maliyetlerinden oluşan toplam beklenen maliyeti minimize edecek olan envanter planını belirlemek amaçlanmıştır. Son olarak, algoritmanın performansı üzerinde etkili olabilecek çeşitli faktörlerin hesaba katıldığı geniş bir test seti üretilmiş ve algoritmanın işlemsel etkinliği ile ilgili bulgulara ulaşılmıştır.Anahtar SözcüklerYeniden Üretim, Stokastik Envanter Kontrolü, Sezgisel Algoritmalar, Karma TamsayılıProgramlama.

One of the most important problems encountered in remanufacturing systems is the adaptation of the classical economic lot sizing problem (ELSP) to the remanufacturing systems. It is known that the economic lot sizing problem with returns (ELSPR), which has a great importance in terms of balancing supply and demand in remanufacturing systems, falls within the class of NP-hard complexity. In other words, it is not possible to obtain the optimal solution of the problem with a computationally efficient algorithm. Furthermore, assuming that both demand and return amounts are deterministic, the applicability of ELSPR to real life conditions is limited. For this reason, the problem in this thesis is addressed by the assumption that the demand and return amounts are stochastic and non-stationary and a computationally efficient heuristic algorithm has been developed for the solution of the problem by adapting the well-known Silver-Meal (SM) heuristic to the remanufacturing systems. It is aimed to determine the inventory plan that will minimize the total expected cost of holding, penalty and set-up costs by deciding when and how much manufacturing and/or remanufacturing will be made for a single product with a finite planning horizon. Finally, a large set of test has been produced in which the various factors that could affect the performance of the algorithm accounted for and the findings of the algorithm's operational effectiveness have been reached.KeywordsRemanufacturing, Stochastic Inventory Control, Heuristic Algorithms, Mixed IntegerProgramming.