İntermodal ağda bütünleşik yük konsolidasyonu ve taşıma modu seçimi probleminin optimizasyon modelleri.

TEZ12077Tez (Doktora) -- Çukurova Üniversitesi, Adana, 2019.Kaynakça (s. 131-142) var.XXI, 166 s. :_res. (bzs. rnk.), tablo ;_29 cm.Bu tez, intermodal taşımacılık ağında kümeleme, üç boyutlu kutulama, toplamalı rota, tren atama ve taşıma modları atama problemlerini ele almaktadır. Araştırma problemi, 3 boyutlu yükleme kısıtlı toplamalı araç rotalama problemi, operasyonel seviyedeki kümelenmiş taşıma ve intermodal taşımacılık ağı için taktiksel seviyede tren yüklemeleri ve taşıma mod seçimi olarak adlandırılmaktadır. İlk aşamada, öncelikle siparişleri makine öğrenmesi ile paketleyen, ikinci olarak genetik algoritma yaklaşımıyla rotalama yapan hibrit bir yaklaşım önermekteyiz. İkinci aşamada, bekleme ve gecikme maliyetlerinin göz önüne alındığı çeşitli maliyet tiplerini içeren toplam maliyeti en küçüklemek için tren yükleme problemini çözmek amacıyla matematiksel bir model formüle edilmektedir. İhraç konteynırların taşıma modlarına atanması da ele alınmaktadır. Taşıma modlarının risk ağırlıklarını belirlemek için bulanık temelli bir yaklaşım uygulanmaktadır. Geliştirilen grafik ara yüzü hesaplamaların görsel olarak kontrol etmek için son kullanıcıya izin vermektedir. Gerçek dünya verileri ve yeni rastgele üretilen örnekler için hesaplamalı sonuçlar, önerilen yöntemlerin yüksek nitelikli çözümler ürettiğini ortaya çıkarmaktadır.This thesis deals with clustering, three dimensional bin packing, pick-up routing, train assignment and transport mode assignment problems for intermodal transportation networks. The research problem is called pick-up routing problem with a three dimensional (3D-PRP) loading constraints, clustered backhauls at operational level, and train loading and transport mode selection at tactical level for an intermodal transportation network. During the first stage, we propose a hybrid approach, which packs the orders firstly using machine learning, then routing using a genetic algorithm approach. During the second stage, a mathematical model is formulated to solve the train-loading problem to minimize the total costs by incorporating various cost types, in which detention and demurrage costs are taken into account. Allocation of export containers to transportation modes is also provided. A fuzzy-based approach is performed to determine the risk weights of the transportation modes. Developed graphical user interface allows the end-user to control the calculations visually. Computational results for real-world data and new randomly generated instances reveal that the proposed approaches produce highquality solutions