ARAÇ ROTALAMA PROBLEMLERİNİN AĞ HARİTA SERVİS TEKNOLOJİLERİ İLE ÇÖZÜMÜ İÇİN BİR YAKLAŞIM

BAYKASOĞLU A., KAPLANOĞLU V., ARLI M.İ.
ARAÇ ROTALAMA PROBLEMLERİNİN AĞ HARİTA SERVİS
TEKNOLOJİLERİ İLE ÇÖZÜMÜ İÇİN BİR YAKLAŞIM
ADİL BAYKASOĞLU
DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ
MUHAMMED İZZETTİN ARLI VAHİT KAPLANOĞLU
GAZİANTEP ÜNİVERSİTESİ GAZİANTEP ÜNİVERSİTESİ
ÖZET
Rekabetin giderek arttığı sürekli olarak değişen günümüz iş dünyası karayolu taşımacılık firmalarının
nakliye operasyonlarını etkin ve verimli bir şekilde gerçekleştirmeye zorlamaktadır. Operasyonların
etkinliği ve verimliliği ise bilgi teknolojilerinin ve bunlara bağlı karar destek sistemlerinin kullanılmasına
bağlıdır. Bu çalışmada karayolu taşımacılığı yapan firmalar için kapasite kısıtlı açık uçlu dağıtım
toplamalı ve zaman pencereli araç rotalama problemini (KKAUDTZPARP) dinamik olarak çözen, ağ
tabanlı coğrafi bilgi sistemleri (WebGIS) ile bütünleşik, ağ tarayıcısı ve internetle bağlanılabilen Java EE
tabanlı bir karar destek sistemi sunacağız. Önerilen yaklaşımda sisteme giren yeni yükler araçlara araç
kapasite kısıtları, mevcut yüklerle yeni yükün kapasite ve zaman kısıtları göz önüne alınarak atanacaktır.
Bu yaklaşımda toplam taşıma maliyetlerinin enküçüklenmesini amaçlayan genetik algoritma yöntemi
kullanılacaktır. Bu atama gerçekleştirilirken aracın konumu, araca yüklenmiş yükün teslimat adresi
konumu, araca yüklenmesi planlanmış yüklerle yeni yükün yüklenme ve teslimat adreslerinin konumları
arasındaki mesafeler WebGIS kullanılarak elde edilmektedir.
Anahtar Sözcükler: Nakliye operasyonları, Karar destek sistemi, Dinamik dağıtımlı toplamalı araç
rotalama problemi
AN APPROACH FOR SOLVING VEHICLE ROUTING PROBLEMS WITH WEB MAP SERVICE
TECHNOLOGIES
ABSTRACT
Today’s continuously changing business world, in which competition has been increasingly rising, forces
road transportation companies to execute their logistic operations effectively and efficiently. However,
effectiveness and efficiency of the operations depend on usage of information technologies and associated
decision support systems. In this study, we present a Java EE based decision support system that
dynamically solves capacitated open pickup and delivery vehicle routing problems with time windows
(OPDVRPTW), integrated with web-based geographical information systems (WebGIS) which can be
connected with web browser and internet for road transportation companies. In our system, new
transportation orders entering into the system are assigned to the trucks by considering the capacity and
time limitations of the newly arriving orders and previously accepted orders. Genetic algorithm will be
used with the objective of minimization of total transportation costs. Real positions of the vehicles,
pickup and delivery points of the orders will be found by using WebGIS while finding the assignments of
the orders to the vehicles.
Keywords: Transportation operations, Decision support systems, Dynamic pickup and delivery problems
13. Üretim Araştırmaları Sempozyumu – ÜAS 2013
http://www.uas2013.com
Marmara Üniversitesi ve Sakarya Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü
& Üretim Araştırmaları Derneği
25 – 27 Eylül 2013, Sakarya Üniversitesi Esentepe Kampüsü Kültür ve Kongre Merkezi

1.GİRİŞ
Taşımacılık sektöründeki gelişmeyle eş zamanlı olarak geçtiğimiz 20 yılda bilgi ve iletişim
teknolojilerinde gerçekleşen büyük devrim karayolu taşımacılık sektöründe ciddi bir rekabeti de
beraberinde getirmiştir. Bilgi ve iletişim teknolojilerindeki bu ilerleme müşterilerin bilgiye ulaşımını
kolaylaştırmıştır. İnternet ve telefon yoluyla firmaların fiyat ve hizmet bilgilerine ulaşımın kolaylaşması
müşterilerin kıyas ve seçme kabiliyetini artırmış bunun sonucunda karayolu taşımacılık firmalarının
sundukları hizmette zamanında, hasarsız ve en düşük fiyatlı teslimat konularında büyük bir rekabetin
içine girmişlerdir. Müşterilerin zamanında, düşük fiyatlı ve kaliteli teslimat talebini karşılamak ve rekabet
edebilirliklerini artırmak isteyen firmalar operasyon, yük ve araçlarının anlık takibini sağlayarak
operasyonlarının verimliliğini artırıp maliyetleri düşürmek ve sektörün dinamik şartlarına ayak uydurmak
zorundadırlar. Ne mutlu ki, günümüzdeki mevcut teknolojik gelişmeler müşterileri güçlü kıldığı gibi
karmaşık lojistik operasyonlarının yönetilmesi açısından da karayolu taşımacılık şirketlerine yeni fırsatlar
sunmaktadır.
Küresel konumlama sistemi (GPS), Genel Paket Radyo Servisi (GPRS), Mobil İletişim için Küresel
Sistem (GSM) ve Coğrafi Bilgi Sistemi (GIS) gibi teknolojik gelişmeler reel hayatın bilgisayar ortamında
anlık olarak benzetilmesini ve karmaşık lojistik operasyonlarının görselleştirilmesini sağlayarak problem
çözücülere destek sağlamaktadırlar. Şekil 1’de bu teknolojilerin bütünleşik olarak kullanıldığı örnek bir
sitem gösterilmiştir. Bu sistemde araçların konumları GPS ile belirlendikten sonra bu konum bilgileri
GPRS/GSM teknolojisi üzerinden veritabanına aktarılırlar. Elde edilen konum bilgileri GIS teknolojisinin
sağladığı haritalama sistemi üzerinde görselleştirilerek araçların ve operasyonların anlık takibi gerçek
verilerle sağlanmış olur. Böylece şirketler bir yandan bulundukları dinamik çevreye anında ve doğru
tepkiler verebilme kabiliyetine sahip olurken bir yandan da yükleri hakkında müşterilerine anlık
bilgilendirme yaparak memnuniyetlerini sağlamış olurlar.
Şekil 1. Modern bir araç takip sistemi (kaynak: i-diagnosis technologies)
Bilginin toplanması, sunulması ve işlenmesi işlevlerini yerine getiren bu sistemler ağ tabanlı olabildiği

gibi masaüstü uygulamalar olarak da inşa edilebilirler. Ağ tabanlı uygulamalarda masaüstü
uygulamalardan farklı olarak uygulamanın kurulumu ve güncellenmesi tek merkezden bir defada
kolaylıkla gerçekleştirilebilmektedir. Masaüstü uygulamalarda ise her bilgisayar için ayrı-ayrı güncelleme
gerekmektedir. Buna ek olarak ağ tabanlı uygulamalar masaüstü uygulamalardan daha güvenlidirler.
Çalışmamızda binlerce müşterisi bulunabilen karayolu taşımacılık sektöründeki firmalar için
kullanıcıların sisteme herhangi bir bilgisayardan bağlanabildiği, herhangi bir platformda çalışabilen ağ
tabanlı bir uygulama inşa edilecektir. Bu uygulamayı geliştirirken açık kaynak kodlu Java EE
platformunu ve veritabanı sunucusu olarak da yine ücretsiz olarak kullanılan MySQL sunucusunu
kullanacağız. Buna ek olarak, rotayı oluştururken gelen siparişlerin adresleri arasındaki gerçek uzaklık
matrisini bulmak ve rotaların eniyilemesi yapıldıktan sonra haritada rotayı göstermek için Google Maps’ i
kullanacağız. Google Maps sunduğu WebGIS hizmetini belli bir limite kadar ücretsiz olarak vermekte
sonrasında ise ücret talep etmektedir.
Çalışmamızın amacı karayolu taşımacılık firmalarının sıklıkla karşılaştığı kapasite kısıtlı açık uçlu
dağıtım toplamalı ve zaman pencereli araç rotalama problemini (D-KKAUDTZPARP) dinamik olarak
Google Maps’ten alınan gerçek verilerle ve reel hayatta kullanılabilir ağ tabanlı bir karar destek sistemi
içerisinde genetik algoritma kullanarak çözmektir.
2.LİTERATÜR TARAMASI
Karayolu taşımacılık sektöründe müşteriler bir yükün belirledikleri konumdan alınarak istedikleri teslimat
adresine belirledikleri [a,b] gibi zaman aralığında taşınmasını isterler. Bu çalışmada, gelen taşıma
taleplerinin hacim, kütle, toplama-dağıtım konum ve zaman aralığı bilgileri ile geldikleri ve yüklerin
parsiyel yük (LTL) olduğu kabul edilmektedir (Baykasoğlu ve Kaplanoğlu, 2011). Çözmeye çalıştığımız
sistemde belli bir coğrafya üzerine yayılmış belirli kapasitelere sahip araçlar herhangi bir depoya uğrama
ihtiyacı olmadan, dinamik olarak gelen taşıma taleplerini her bir talebin kısıtlarını dikkate alarak
rotalarına geçici olarak ekleyip alacakları mesafeleri enküçüklemeye çalışırlar. Gelen talep sistemde
bulunan tüm araçların rotalarına geçici olarak eklendikten sonra en küçük maliyet artışı sağlayan araca
atanır ve aracın rotası değişir. Araç rotalaması yapılırken her aracın rotası bulunduğu konumla başlar ve
rotasına eklenen herhangi bir talebin teslimat konumuyla biter. Dinamik açık uçlu dağıtım toplamalı ve
zaman pencereli araç rotalama problemlerini (D-AUDTZPARP) sezgisel algoritmalar kullanarak
çözmeye çalışacağız.
Son derece dinamik bir sektör olan karayolu taşımacılık sektöründe araç rotalama problemi (ARP)
önemli operasyonel kararlardan birini oluşturmaktadır. Gezgin satıcı probleminin genelleştirilmiş hali
olan ARP ilk olarak Dantzig ve Ramser tarafından 1959 yılında literatüre girmiştir (Dantzig ve Ramser,
1959). En basit şekliyle ARP bir depoda bulunan araçların yük miktarları bilinen müşterilerden gelen
taleplerin bütün talep noktalarına yalnızca bir defa uğranılarak tekrar depoya dönecek şekilde
karşılanmasıyla rotalarının enküçüklenmesi problemidir. ARP’nin sahip olduğu kısıtlara göre değişkenlik
gösteren birçok tipi bulunmaktadır. Bunlardan biri olan kapasite kısıtlı araç rotalama problemi (KKARP)
ARP’ye araçların kapasite kısıtlarının eklenmesi ile oluşur. Açık uçlu ARP (AUARP) ise bir merkezden
çıkan aracın bütün teslimatlar yapıldıktan sonra merkeze geri dönmesini içermeyen araç rotalama
problem tipidir.
Kapasite kısıtlı ARP’de talep noktalarına (a,b) gibi zaman aralığı kısıtının eklenmesi ile zaman
pencereli araç rotalama problemi (ZPARP) oluşur. Bu problemde müşterilerin siparişleri yüklerin hizmet
zamanlarını belirterek verdikleri düşünülür. Zaman aralığı kısıtında a değişkeni boşaltma işleminin
yapılacağı en erken zamanı ifade ederken b değişkeni ise en geç başlama zamanını ifade etmektedir.
ZPARP kesin ve esnek zaman pencereli olarak ikiye ayrılmaktadır. Kesin zaman pencereli araç rotalama
problemlerinde (KZPARP) en erken yük boşaltma zamanı olan a’dan önce talep noktasına gelen araç a
zamanına kadar beklemek durumundayken en geç yük boşaltma zamanı olan b’ den sonra gelen araç ise
boşaltmaya başlayamaz. Esnek zaman pencereli araç rotalama probleminde (EZPARP) ise a zamanından
önce gelen araç a zamanına kadar beklerken b zamanından sonra gelen araç ise belli bir ceza ile yükü
boşaltmaya başlayabilir.
Dağıtım toplamalı araç rotalama problemi (DTARP) eşyaların bir noktadan diğer bir noktaya

taşınmasını içeren araç rotalama problemidir. Bu problem türünde kapasite kısıtlı araç rotalama
probleminde gördüğümüz müşterilerin taleplerinin aracın kapasitesini aşmaması, rotaların depodan
başlayıp yine depoda sonlanması ve müşterilerin depodan dağıtım taleplerinin karşılanmasına ek olarak
toplama talepleri de karşılanır(Çetin ve Gencer, 2010).
Genel dağıtım toplamalı araç rotalama problemleri (GDTARP) ağırlığı, hacmi, alım ve teslimat
konumları belirtilerek gelen nakliye taleplerinin başlangıç ve bitiş konumları tanımlanmış olan belirli
kapasitelere sahip araçlara toplam uzaklığın en küçüklenmesini amaçlayacak şekilde atanması ile araç
rotalarının oluşturulması ve taleplerin karşılanması problemidir. Nakliye hizmeti verilirken ürünün
herhangi bir aktarmaya uğramadan teslimatı yapılır (Savelsbergh and Sol, 1995).
Araç rotalama problemleri statik ve dinamik olarak da ikiye ayrılırlar. Rotalar oluşturulmadan önce
yükler ve araçlar ile ilgili bütün bilgilerin bulunduğu probleme statik araç rotalama problemi denirken
operasyon gerçekleştirilirken mevcut taleplerde değişiklikler veya yeni gelen talepler olduğu problemlere
de dinamik araç rotalama problemleri denir. Dinamik araç rotalama problemi birden fazla statik araç
rotalama probleminden oluşmuş bir yapıdır (Berbeglia vd., 2010).
Araç rotalama problemleri ayrıca stokastik ve deterministik olarak da ikiye ayrılır. Rotalar
oluşturulurken bütün veriler biliniyorsa buna deterministik araç rotalama problemi tüm veriler bilinmiyor
ve tahmin edilen değerler kullanılıyorsa buna da stokastik araç rotalama problemi denir (Ghiani vd.,
2002).
Mevcut çalışmada dinamik açık uçlu dağıtım toplamalı ve zaman pencereli araç rotalama problemi
(D-OPDVRPTW) alınmıştır. Karayolu taşımacılık sektöründe araçların bir depoya uğrama zorunluluğu
genellikle yoktur ve gelen siparişler yüklendikten sonra siparişte belirtilen adreslere teslim edilmeleri
esastır.
3.PROBLEM TANIMI
Müşterilerden miktar, en erken yükleme zamanı, en geç teslimat zamanı, yükleme ve teslimat konum
bilgileriyle gelen yüklerin eş kapasiteye sahip araçlara aracın kapasitesini aşmayacak şekilde atanması
temel bir problemdir. Araçlar müşterilerden gelen taleplere göre çalıştığı için problemimizde depo yoktur.
Bu yüzden problemimiz açık uçlu araç rotalama problemi olarak tanımlanabilir. Araç, yükleme ve
teslimat noktaları belirtilen rotada her düğüme sadece bir kez uğrayarak hareket eder. Araç çizelgelemesi
yapılırken Şekil 2. de gösterildiği gibi her siparişin toplama/yükleme önceliği göz önüne alınarak hareket
edilir. Her müşteri talebinde iki düğüme uğrama zorunluluğundan dolayı problemimiz ayrıca dağıtım
toplamalı araç rotalama problemi sınıfına da girmektedir. “O” değişkeni operasyonu ifade etmektedir. Her
bir taşıma talebi için iki farklı operasyon oluşturulmaktadır. Birinci operasyon yükün alınmasını ikincisi
ise teslim edilmesi içindir.
Şekil 2. Araç çizelgesi(Baykasoğlu ve Kaplanoğlu, 2011)
Dinamik bir sektör olan karayolu taşımacılık sektöründe operasyon gerçekleştirilirken yeni siparişler
gelebilmekte ve araçların çizelgeleri bu siparişlere göre yeniden eniyilenerek düzenlenmektedir. Bu
nedenle problemimiz dinamik hale gelmektedir. Araçlar operasyon esnasında gelen yüklere cevap
verebilmek için rotalarına yeni yükleri geçici olarak ekleyip mevcut kısıtlara göre eniyileme yaparak
yükleri kabul veya reddederler. Yükleri geçici olarak rotalarına ekleyebilen araçlar geçici olarak
belirledikleri rotalarındaki mesafeyi hesaplarlar. Araçların izledikleri rotaları ile yeni yüke göre
belirlenmiş rotaları arasındaki uzaklık farkı yeni yükün maliyetini göstermektedir. Yeni yükü rotasına
ekleyen araçların içinden en az maliyet farkına sahip araca yük atanır. Yeni gelen yükü alan araç
güncellenmiş rotasında operasyonlarına devam ederken diğer araçlar önceki çizelgelerine göre

operasyonlarını gerçekleştirmeye devam ederler.
4.SİSTEM YAPISI
Mevcut uygulamayı gerçekleştirirken ağ tabanlı kurumsal uygulamalar geliştirmek için kullanılan Java
EE platformunu kullanacağız. Bu platform sunduğu yeniden kullanılabilir modüler bileşenler ve çok
katmanlı mimari yapı sayesinde uygulama gelişimini basitleştirerek yazılım geliştiricilere kolaylık sağlar.
Java EE platformu içinde ağ tabanlı uygulama geliştirirken java, html, javascript, css, xml yazılım dilleri
ve java API’ leri kullanacağız. Ağ tabanlı uygulama geliştirilirken verilerin saklanması için MySQL
veritabanı sunucusu kullanılacaktır. Bu veritabanı sunucusunu kullanmak için ise SQL sorgu dilini
kullanacağız.
Sistem yapımız Şekil 4’te görüldüğü gibi veritabanı, uygulama ve ağ sunucusu olmak üzere toplam 3
sunucudan oluşacaktır. Bunlardan uygulama ve ağ sunucusu Java EE yapısı içinde yer almaktadır. Ağ
sunucusu karar destek sistemi sağlarken problemin görselleştirilmesini sağlayacak haritalama hizmeti ve
rotalama yapılırken ihtiyaç duyulacak gerçek uzaklık matrisi için GoogleMap API aracılığıyla Google
Maps’ ten hizmet alacaktır.
Kullanıcıların internet yoluyla girdikleri siparişler ve araç izleme birimlerinden gelen konum verileri
sistemin girdilerini oluştururken sistemin çıktıları ise karar vericilere sunulan atama kararlarları olacaktır.
Uygulama geliştirirken kullanacağımız Java EE platformu açık kodlu bir platform olup ücretsiz
programlar geliştirilebilirken MySQL veritabanı sunucusu ise belli bir kapasiteye kadar ücretsiz hizmet
sunmaktadır. Google Maps ise belli bir miktarın üzerindeki sorgular için ücret talep etmektedir.
Şekil 4. Planlanan uygulama mimarisi (Intelliproject)
Java EE’de uygulamalar çok katmanlı mimari yapısı içinde geliştirilmektedir. Biz uygulamamızı sunum
katmanı ve iş mantığı katmanı olmak üzere 2 katmanlı olarak inşa edeceğiz. Bu yapıda kullanıcıdan gelen
istek servlet motoru tarafından ilgili servlet’e gönderilir. Bu aşamada iki farklı durum oluşur. İstek statik
bir yapıda ise ilgili servlet aracılığıyla iş mantığı katmanına girmeden kullanıcının ağ tarayıcısına internet
sayfası gönderilir. İstek dinamik bir yapıda ise iş mantığı katmanı servlet’ler vasıtasıyla kullanıcıdan
gelen dinamik taleplere cevap verebilmek için veritabanından EJB’ler aracılığıyla aldığı verileri mantıksal

işlemlerden geçirdikten sonra tekrar servlet’ler vasıtasıyla kullanıcının ağ tarayıcısına gönderir.
5. SONUÇ
Çözmeye çalıştığımız sistemde belli bir coğrafya üzerine yayılmış belirli kapasitelere sahip araçlar
herhangi bir depoya uğrama ihtiyacı olmadan, dinamik olarak taşıma operasyonları yapmaktadır.
Önerilen sistem genetik algoritma kullanarak operasyon kararını eniyilemeye çalışacaktır. Önerilen
modelde başlangıç çözümü ve komşuluk çözümleri bulunurken operasyon noktaları arasındaki mesafeler
Google MAP API kullanılarak elde edilecektir. Bu durumun elde edilecek çözümün kullanılabilirliğini
arttıracağı düşünülmektedir. Sistem çözüm aramaya başladığı her an harita web servisinin kendisine
sağlamış olduğu güncel yol mesafeleri üzerinden çözüm bulacaktır. Bu da rekabetin iyice artmış olduğu
lojistik sektöründe gerçek zamanlı kararların daha verimli alınmasını sağlayacaktır. Önerilen sistem halen
geliştirilme aşamasında olup, elde edilen ilk sonuçlar bildiri sunumu sırasında katılımcılar ile
paylaşılacaktır.
KAYNAKLAR
Baykasoğlu A. and Kaplanoğlu V. (2011), “A multi-agent approach to load consolidation in
transportation”, Advances in Engineering Software, Volume 42, Issue 7, 477-490.
Berbeglia G., Cordeau J.-F. and Laporte G. (2010), “Dynamic Pickup and Delivery Problems”, European
Journal of Operational Research, Volume 202, Issue 1, 8-15.
Çetin S. ve Gencer C. (2010), “Kesin Zaman Pencereli - Eş Zamanlı Dağıtım Toplamalı Araç Rotalama
Problemi: Matematiksel Model”, Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi,
25, (3), 579-585.
Dantzig, G.B. and Ramser, Jh. (1959), “The Truck Dispatching Problem”, Management Science,
Volume 6, Issue 1, 80–91.
Desrochers M., Lenstra J. K., Savelsbergh M.W. P and Soumis F. (1988), “Vehicle Routing With Time
Windows: Optimization and Approximation”, Vehicle Routing: Methods and Studies, 65-84.
Ghiani G., Guerriero F., Laporte G. ve Musmanno R. (2003) “Real-time Vehicle Routing: Solution
Concepts, Algorithms and Paralel Computing Strategies”, European Journal of Operational
Research, Volume 151, Issue 1, 1-11.
Savelsbergh M.W.P. and Sol M. (1995), “The General Pickup and Delivery Problem”, Transportation
Science, Volume 29, Issue 1, 17-29.

ARAÇ ROTALAMA PROBLEMLERİNİN AĞ HARİTA SERVİS TEKNOLOJİLERİ İLE ÇÖZÜMÜ İÇİN BİR YAKLAŞIM

Recommandé

Recommandé

Contenu connexe

En vedette

En vedette (20)

ARAÇ ROTALAMA PROBLEMLERİNİN AĞ HARİTA SERVİS TEKNOLOJİLERİ İLE ÇÖZÜMÜ İÇİN BİR YAKLAŞIM