Akademik Veri Yönetim Sistemi
5th International Symposium of Scientific Research and Innovative Studies (ISSRIS’25), Balıkesir, Türkiye, 19 - 22 Mart 2025, ss.565-566, (Özet Bildiri)
Bu çalışma, lojistik operasyonlarda karşılaşılan rota optimizasyonu problemini çözmeye yönelik bir model geliştirmeyi amaçlamaktadır. Özellikle süt sektörü üzerinde yapılan bu çalışmada, ilgili firmanın satış temsilcilerinin müşteri ziyaret rotaları optimize edilmiştir. Bu optimizasyon sürecinde, Karınca Kolonisi Optimizasyonu (KKO) algoritmasını da içeren bir yaklaşım kullanılmış ve bu sayede hem zaman hem de mesafe açısından önemli bir verimlilik sağlanmıştır. Çalışmanın temel amacı, müşteri ziyaretlerinin mümkün olan en kısa mesafelerle yapılmasını sağlarken, aynı zamanda operasyonel verimliliği en üst düzeye çıkarmaktır.
Problemin çözüm süreci, kombinatoryal yapıda ve NP-Zor sınıfında yer alan rota optimizasyonu problemi kapsamında ele alınmıştır. Verilen kısıtlar çerçevesinde, her satış danışmanının belirli çalışma saatleri, azami ziyaret sınırları ve müşteri ziyaret frekansları gibi ek kısıtlar göz önünde bulundurulmuştur. Bu zorluklar, geleneksel optimizasyon yöntemleriyle aşılması güç noktalardır ve bu sebeple problemin çözümü için meta-sezgisel bir yaklaşım olarak KKO algoritması tercih edilmiştir.
Önerilen yaklaşımın ilk aşamasında, müşteri ziyaret rotaları için k-ortalamalar (k-means) algoritması ile müşteriler kümelere ayrılmış daha sonra her bir küme için müşteri ziyaret rotaları KKO algoritması ile optimize edilmiştir. Ayrıca, mesafe hesaplamalarında gerçek zamanlı yol verisi sağlamak amacıyla Open Source Routing Machine (OSRM) kullanılmıştır. Müşteri ziyaret frekanslarının dikkate alınması için k-ortalamalar temelli bir yöntem kullanılmıştır. Öncelikle, müşterilerin minimum ziyaret gereksinimleri karşılanmış, ardından ek ziyaretler en düşük mesafe artışı sağlayacak günlere atanmıştır.
Deneysel araştırmanın sonuçları, önerilen yaklaşımın mevcut duruma göre toplam seyahat mesafesinde %9,15’lik bir iyileşme sağlandığını ortaya koymuştur. Deneysel çalışmalar için kullanılan verilerin sağlandığı firmanın mevcut durumda 3532 km olarak gerçekleşen toplam mesafe, önerilen algoritma ile 2921 km’ye düşürülmüştür. Ayrıca, satış danışmanlarının iş yüklerinin daha dengeli bir şekilde dağıtıldığı ve müşteri ziyaretlerinin haftanın farklı günlerine düzgün bir şekilde paylaştırıldığı gözlemlenmiştir.
Bu çalışmanın gelecekteki aşamalarında, daha gelişmiş kümeleme yöntemleri ve alternatif optimizasyon algoritmalarının uygulanması planlanmaktadır. Ayrıca mesafe verisi yerine zaman verisinin daha etkin kullanımı ve günlük ziyaret dağılımındaki dengesizliklerin azaltılması konuları ele alınacaktır. Geliştirilen algoritma yalnızca süt sektörüne özgü bir çözüm sunmakla kalmayıp, lojistik operasyonları yürüten birçok sektörde de benzer problemleri çözmek için kullanılabilir.