Collaborative truckload transportation procurement with multiple coalitions

Abstract

Gönderici işbirliği, son yıllarda ortaya çıkmış yeni bir işbirliği türüdür ve tedarik zinciriyönetiminde kurumlar arası yatay işbirliği sınıfına girmektedir. Sert rekabet koşulları,kaynak yetersizliği, iklim değişimi, güvenlik sorunları ve yeni kanuni düzenlemelerfirmalar üzerindeki baskıyı artırmış ve geleneksel düşünce kalıplarını zorlayan yeniçözümler aramaya itmiştir. İşbirliği; daha geniş ve bütün sistemi kapsayan bir bakışaçısı getirmesi nedeniyle yeni fırsatlar sunan bir strateji olarak görülmektedir.Gönderici işbirliğinde taşıyıcı firmalardan taşımacılık hizmeti alan bir grup göndericifirma bir araya gelir; ve taşıyıcı firmalarla grup olarak pazarlık yaparlar. Göndericilerişbirliği yapmak istediklerinde; hangi göndericilerin işbirliğine dahil edileceği, hangigöndericilerin rotalarının arka arkaya ekleneceği, ve oluşturulan rota birleştirmeçözümünden doğan toplam maliyetin göndericilere ve hatta her bir rotaya dağıtılmasıkonularında en iyi kararları vermek durumundadırlar.Literatürdeki çalışmalar işbirliği yapan göndericilerin tek bir koalisyon kurduğunuvarsaymış ve bu tek koalisyonunun kurulması, devamı ve genişletilmesi konularını elealmışlardır.Verilen bir koalisyon ve bu koalisyon için hesaplanan en küçük maliyetli çözüm içinadil bir maliyet paylaşımı olup olmadığını konu almışlardır. Buna ek olarak, verilen birkoalisyon, çözüm ve maliyet paylaşma mekanizması için koalisyona katılmak isteyenyeni bir göndericinin koalisyona alınıp alınmaması kararını konu alan çalışmalar damevcuttur. Büyük ölçekli gönderici işbirliği ağlarında sadece tek bir koalisyona izinverilmesi koordinasyonu zorlaştırmakta ve kabul edilebilir maliyet dağıtımına sahipgeniş çaplı bir çözüm bulunmasını zorlaştırmaktadır.Bu çalışmada birden fazla ayrışık koalisyon içerebilen tam kamyon yükü göndericiişbirliği ağları ele alınmıştır.Her biri adil maliyet dağıtımına sahip, ayrıkkoalisyonlardan oluşan en düşük toplam maliyetli koalisyon yapısının bulunmasıamaçlanmıştır. Gönderici ve rota sayıları arttıkça ve operasyonel kısıtlar eklendikçe bukararları en iyi biçimde vermek gittikçe zorlaşmaktadır. Gerçek hayat durumlarındaproblem boyutlarının çok büyük olması beklendiği için özellikle büyük ölçekli problemörneklerinin çözümüne yönelik sezgisel algoritmalar geliştirilmiştir.

We study formation of stable coalitions given a set of shippers and their lanescorresponding to regularly scheduled truckload shipment. In this thesis, selectingparticipants, deciding who should participate with whom, calculating the lowest costoperational solution and allocating the system-wide cost to the participants stand out asimportant problems. Collaborating shippers try to identify tours which consist ofregularly scheduled shipment with minimal empty truck movements. Then, they mustallocate the total cost of the collaborative solution to the participated firms andindividual lanes such that the collaborative solution remains attractive to theparticipants.In the literature, solving the optimization problem minimization the total cost andallocating the calculated minimum cost are treated as successive but distinct phases.The cost minimizing optimization problem is solved with well-known operationresearch methods, while cooperative game theory concepts are used for cost allocation.The minimum cost solution may render finding an acceptable cost allocationimpossible. Besides, similar works in the literature assume that the collaborating firmswill forge a single grand coalition. However, as the collaboration grows in size, asingle grand coalition may become impractical and also it might leave several lanesout of the coalition, depriving shippers of significant cost savings.In this study, we propose algorithm to design coalition structure which consist ofmultiple disjoint stable coalitions. Each coalition must have a minimum costcollaborative solution with an acceptable cost allocation. Due to the complexity of thetask hand, we devised a heuristic to find good quality solutions to this problem.