Yapay zeka yöntemi ile Antalya ili lojistik sektörün ekonomik analizi

Abstract

Lojistik sektörü Türkiye ekonomisi açısından önemli bir yere sahiptir. Antalya ilide gerek üretilen tarımsal ürün fazlalığı gerekse ağırladığı turist miktarı, düzenlenenuluslararası etkinlikler dolayısıyla çok canlı ve geniş bir lojistik hareketliliğe sahiptir.Antalya ilindeki lojistik firmalar, gerek kendi araçlarıyla(öz mal) gerekse derakiplerinden kiraladıkları araçlar ile hizmet vermektedirler. Buna ek olarak Türkiyeölçeğinde sürekli dalgalanan döviz fiyatları lojistik firmaların gelirlerini önemli ölçüdeetkilemektedir.Bu çalışmada Antalya iline ait Ocak 2010 - Aralık 2015 tarihleri arasındakiüretilen tarımsal ürün, döviz kuru, ildeki nakliye firmalarının sayısı parametrelerine göregenetik algoritmaya dayalı kâr en iyilemesi modeli geliştirilmiştir. Bunun için Antalya'dafaaliyet gösteren örnek bir lojistik firmasının verileri elde edilmiş. Firmanın bahsi geçendönemdeki öz mal ve kiralık araç sayıları da kullanılarak kârı yapay sinir ağları ilemodellenmiştir. Modellenen sinir ağı genetik algoritmada uygunluk fonksiyonu olarakkullanılmıştır. Böylelikle firmanın kendisinin belirleyemeyeceği zirai ürün miktarı, turistmiktarı, döviz kuru gibi dış etkenlere karşı öz mal ve kiralık araç oranını belirleyerekkârını maksimuma çıkarması için model geliştirilmiştir.

The logistics industry is of importance in terms of the Turkish economy. The provinceAntalya has very active and wide-ranging logistical mobility due to the large amount ofagricultural crops produced, number of tourists it hosts and international eventsorganised.Logistics companies in Antalya offer services with their own vehicles (ownassets) and with the vehicles they rent from their competitors. In addition, exchange ratesfluctuating constantly across Turkey have a substantial impact on revenues of logisticscompanies.In this study, a profit maximisation model has been developed based on the geneticalgorithm according to the parameters of agricultural crops produced, exchange rates, andthe number of transport companies in Antalya between January 2010 and December 2015.For this, the data of a sample logistics company operating in Antalya have been used. Theprofit of the company has been modelled through the artificial neural networks using thenumbers of own assets and rented vehicles of the company within the aforesaid period.The modelled neural network has been used as a fitness function in the genetic algorithm.In conclusion, in the study, a model has been developed in order for the company tomaximise its profit by determining the rates of own assets and rented vehicles against theexternal factors such as the amount of agricultural crops, number of tourists and exchangerate that the company cannot itself determine