Search

Bu makale zaman pencereli toplama ve dağıtım problemini (ZPTDP) ele almaktadır. Problem, müşteri taleplerinin bir araç filosu tarafından karşılandığı, tek ürünlü, toplama ve dağıtımlı araç rotalama problemi olarak adlandırılmaktadır. Her müşteri talebi belli miktardaki tek tip ürünün bir lokasyondan yüklenmesini ve başka bir lokasyona teslim edilmesini içermektedir. Müşteri talepleri araçların kapasitesi ve her bir lokasyon için belirlenmiş toplama ve dağıtım zaman pencereleri ihlal edilmeden karşılanmalıdır. Bu çalışmada, ZPTDP için yeni bir kısıt programlama (KP) modeli sunmaktayız. KP, ZPTDP gibi zor kısıtlı kombinatorik optimizasyon problemlerinin karmaşık ilişkilerinin tanımlanmasında ve kabul edilebilir hesaplama süresi içinde yüksek kaliteli çözümler bulmada yeterliliği iyi bilinen, kesin bir çözüm yaklaşımıdır. Önerilen KP modelini literatürde sıkça kullanılan karşılaştırma örneklerine uyguladık. Aldığımız sonuçlar KP modelimizin büyük boyutlu problemlerde bile yüksek kaliteli sonuçlar verebilecek kadar etkili olduğunu göstermiştir.

The pickup and delivery problem with time windows (PDPTW) is studied in this paper. It is referred to as the single-commodity capacitated vehicle routing problem with pickups and deliveries, in which a fleet of vehicles meet a group of customer demands. Each customer demand includes the usage of only one vehicle for both loading a specified quantity of one type of commodity at one place and delivering them to another place. All the demands of customers must be satisfied without exceeding the vehicle capacity and the pickup or delivery places time windows specified for each place. In this study, we introduce a novel Constraint Programming (CP) model for the PDPTW. CP is an exact solution approach that is popular for its performance to state complicated relationships and to achieve high-quality solutions within acceptable computational times for combinatorial optimization problems with complicated constraints such as the PDPTW. The performance of the proposed CP model is tested with well-known benchmark instances from literature. The results of computational analysis indicate that our CP model is very effective in finding high-quality solutions for even large size problems.