NEW OPTIMIZATION MODELS FOR THE HUB COVERING LOCATION PROBLEM

Abstract

Ana Dağıtım Üssü (ADÜ) yerleşim problemleri klasik kaynaktan hedefe taşıma problemlerinden türetilmiştir. ADÜ yerleşim problemlerinin farklılığı taşıma taleplerini birleştiren/ayrıştıran ADÜ düğümlerinin varlığıdır. ADÜ'ler ayrıca diğerleri gibi talebin oluştuğu veya vardığı düğümlerdir. Birleştirme düğümlerinin varlığı ağ yapısını basitleştirmektedir. ADÜ'ler bulunan ağlarının faydası ölçek ekonomisi sayesinde ADÜ'ler arası taşıma maliyetlerinde elde edilecek tasarruftur. Bu problem türüyle genel olarak posta dağıtım, havayolu yolcu taşımacılığı ve telekomünikasyon ağlarının tasarımında karşılaşılır. Güncel yazında ADÜ yerleşim probleminin üç türü vardır: ADÜ medyan, ADÜ merkez ve ADÜ kapsama. Ağ yapısının tam bağlantılı olmamasından dolayı bunlar arasında en az çalışılmış olan tür ADÜ kapsama problemidir. Bu problem türü için kapasite ile taşıma maliyetleri unsurları çalışmalarda genellikle göz ardı edilmiştir. Yazındaki bu boşluğu doldurmak amacıyla yeni determinist çoklu atamalı ADÜ kapsama modelleri geliştirilmiştir. Önerilen bu modeller, kıyaslama veri kümeleri kullanılarak yapılan sayısal deneylerle incelenmiş, anılan unsurların ADÜ kapsama probleminde dikkate alınmasının ne derece önemli olduğu ortaya konmuştur. Genelde ADÜ problemleri için az, özelde ise ADÜ kapsama problemleri için hiç çalışılmamış bir diğer konu da karşılaşılabilecek belirsizliklerin etkisidir. Bu tez çalışmasında, taşıma maliyetleri ile taşıma talebindeki belirsizliklerin etkisini incelemek amacıyla yeni iki aşamalı rassal karışık tam sayılı doğrusal eniyileme modelleri geliştirilmiştir. Bu modellerin çözümü için L-şekilli algoritma uyarlanmış ve kıyaslama veri kümeleri yardımı ile sayısal deneyler yapılmıştır. Bu deneylerin analizi sonucunda ADÜ kapsama problemi için belirsizliklerin göz önüne alınmasının gerekli olduğu gösterilmiştir.

Hub location problems are derived from classical origin-to-destination problems.The difference of hub location problems is the existence of hub nodes that merge/splittransportation demands. A hub also acts as a node where demand originates or arrives.The presence of hub nodes simplifies the network structure. Because of theeconomy of scale, the hub networks' benefit is saving transportation costs betweenhubs. This kind of problem is commonly encountered in the design of postal distribution,airline passenger transport, and telecommunication networks. In the currentliterature, hub location problems are classified into hub median, hub center, andhub covering. The least studied of these is the hub covering problems due to thenetwork's lack of full connectivity. For this type of problem, the elements of capacityand transportation costs are generally ignored in studies. For filling this gapin the literature, new deterministic multiple assignment hub covering models havebeen developed. These proposed models were examined with numerical experimentsusing benchmark data sets. It was revealed how important it is to consider the elementsmentioned above in the hub covering problem. Another issue that has notbeen studied for hub location problems in general and hub coverage problems, inparticular, is the effect of uncertainties that may be encountered. In this thesis, newtwo-stage stochastic mixed-integer linear optimization models have been developedto examine the effect of uncertainties on transportation costs and transportationdemand. The L-shaped algorithm has been adapted to solve these models, and numericalexperiments have been performed with the help of benchmark data sets. Asa result of these experiments' analysis, it was shown that the uncertainties shouldbe taken into account for the hub covering problem.