Kapasiteli kırsal çinli postacı problemi ve bir uygulama

Abstract

Kapasiteli Çinli postacı problemi (KÇPP), ayrıt rotalama problemlerinden (ARP) biri olan Çinli postacı probleminin (ÇPP) bir türüdür. KÇPP, belirli bir araç kapasitesiyle depo düğümünden başlayıp tekrar depo düğümünde turun tamamlanması esasına dayanmaktadır. Bu hedefe ulaşılmasının yanı sıra aynı zamanda ağ üzerinde en kısa tur mesafesi de hedeflenmektedir. Günümüzde en kısa yol ve en az maliyetle taşıma yapılmasına yönelik geliştirilen matematiksel model ve yöneylem yaklaşımları her geçen gün önemini artırmaktadır. Özellikle kar küreme, yol tuzlama, çöp toplama ve devriye gezen güvenlik araçlarının rotalanması gibi uygulama alanları mevcuttur. Bu çalışmada Kapasiteli kırsal ÇPP olarak adlandırılan ve en kısa yol uzunluğunu bulmayı amaçlayan bir problem türü ele alınmıştır. Önerilen matematiksel model GAMS 22.5 paket programı kullanılarak çözülmüş ve sonuçları raporlanmıştır. Çalışmanın ikinci kısmında Matlab 2017 programlama dili ile kodlanan Genetik Algoritma (GA) yaklaşımı ele alınmıştır. Genetik Algoritmadan elde edilen sonuçların iyi performansta olduğu tespit edilmiştir.

The capacitated Chinese postman problem (CCPP) is a type of Chinese postman problem (CPP), which is one of the arc routing problems. KCPP is based on starting from the storage node with a certain vehicle capacity and completing the tour again in the storage node. At the same time, the shortest way distance on the network is aimed. Nowadays, the mathematical models and operations research developed for transporting with the shortest way and the least cost are increasing its importance every passing day. In particular, there are application areas such as snow plowing, road salting, garbage collection, routing of security patrol vehicles. In this study, a type of problem called the rural capacitated Chinese Postman problem with the aim of finding the shortest way length is introduced. The proposed mathematical model is solved using the GAMS 22.5 programming solver and the results are reported. In the second part of the study, the Genetic Algorithm (GA) approach coded with Matlab 2017 programming language is discussed. Genetic Algorithm results were found to be good performance.