Capacitated facility location problem with customer and facility differentiation
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
vüOZETüş Ë üüüMUSTERI SINIFLARINI GOZ ONUNE ALARAK ENËË şUYGUN TESISI ACAN TAMSAYI PROGRAMLAMAËË şü ü üMODELININ YAKLASIK COZUMUşBu şalışmada, müşteri sınıï¬arı ve tesis tipleri güz onü nde bulundurularak, klasikcs us oüusığa kısıtlı tesis yerseşimi problemini daha gerşekşi hala dünüştü rmek amaşlanmaktadır.g c cc o us u cMüşteri istemleri sınıf farkları dikkate alınacak şekilde sığaları aşıldıkları yere ve tip-us s g clerine bağlı tesislerden sağlanmaktadır. Bu problemin tek kaynaklı ve cok kaynaklıg g şversiyonları işin sırasıyla tamsayı ve karışık tamsayı programlama modelleri verilmektec sve her iki problem işin şüzü m yüntemleri onerilmektedir.c co u o üSığa kısıtlı tesis yerseşimi problemlerinin en iyi şüzü mü nü bulmak zordur. Sezgiselg c co u u uyüntemler kullanılarak bu problemler işin etkin ve doğru sonuşlar elde edilmiştir. Buo c g c sşalışmalar doğrultusunda hareket edilerek, en iyi şüzü me yakın cüzü mler bulmak işincs g co u şo u cLagrange sezgisel yüntemleri geliştirilmiştir. Lagrange ikili problemlerin cüzü mü işino s s şo u u cklasik altgradyan, saptırılmış altgradyan ve hacim algoritması olmak uzere uş farklıs ü ücaltgradyan yüntemi kullanılmıştır. Bü tü n bu yaklaşımlar rassal uretilmiş problemlero s uu s ü suzerinde denenmiş ve sonuşlar verilmiştir.ü s c sYaklaşık cüzü mlerin yanısıra, cok kaynaklı problemin en iyi cüzü mü bulmak işins şo u ş şo u u cBenders ayrıştırması kaynaklı bir cüzü m yüntemi geliştirilmiştir. Her ne kadar bazıs şo u o s skü şuk sınama problemleri işin en iyi şüzü mler bulunmuşsa da, algoritma en iyi şüzü meucü c co u s co uşok yavaş yaklaşmaktadır.c s s ivABSTRACTCAPACITATED FACILITY LOCATION PROBLEM WITHCUSTOMER AND FACILITY DIFFERENTIATIONThis thesis focuses on an extension of the capacitated facility location problem.Every demand point consists of multiple customer classes whose demands are satisï¬edby facilities having diï¬erent capacities and costs for each facility class. We give integerand mixed-integer linear programming formulations respectively for single-source andmulti-source versions of this problem. Then we propose exact and heuristic solutionprocedures.Capacitated facility location problems are diï¬cult to solve exactly. However,many accurate and eï¬cient heuristic methods have been introduced for these problems.In the light of these researches, we develop Lagrangean heuristics in order to ï¬nd nearoptimal solutions for our problems. The Lagrangean dual problems are solved usingthree diï¬erent subgradient optimization methods, namely classical subgradient opti-mization, deï¬ected subgradient optimization and volume algorithm. The Lagrangeanheuristics with the mentioned subgradient optimization methods are implemented andcomputational results based on extensive experiments are also provided.Furthermore, an exact solution technique based on Benders? decomposition isdeveloped and implemented for the multi-source problem. Although optimal solutionsare found for some small test problems, this exact solution algorithm converges veryslowly.
Collections