Özet:
Lojistik ve tasıma problemlerinin çözümünde genetik algoritmaların kullanımı son dereceyaygınlasmıstır. Özellikle çok amaçlı problemlerin optimizasyonunda genetik algoritmalarçok basarılı sonuçlar vermektedir. Bu çalısmada, çok amaçlı ve çok konumlu bir aktarmalıtasıma probleminin maliyet, hizmet düzeyi, gecikme zamanları ve kalitesizlik amaçlarınınaynı anda optimize edilmesi amaçlanmıstır. Aktarmalı tasıma problemleriyle ilgili yapılmısönceki çalısmalarda genellikle maliyet ve doluluk oranı üzerinde yogunlasılmıstır. Ayrıca sonzamanlarda buna gecikme zamanları da eklenmistir. Ancak, hem üretici ve satıcılar hem demüsteriler açısından en önemli kriterlerden biri haline gelen kalite faktörü göz ardı edilmistir.Bu yüzden çalısmamızda kalite amacının probleme entegre edilmesi bir gereklilik olarakgörülmüstür. Bu sayede daha kapsamlı ve daha gerçekçi bir optimizasyon problemi eldeedilmistir. Problemin çözümü için ?Güç Pareto Evrimsel Algoritması? (SPEA2) metodunadayanan bir genetik algoritma önerilmistir. Bu bize aralarından seçim yapabilecegimiz paretooptimal sonuçlar sunar. Çok amaçlı problemlerin çözümü için bu yaklasım daha gerçekçi vedaha esnek bir çözüm saglar. Farklı durumlar için en uygun çözüm seçilebilir. En iyiçözümler kümesinden bir karar vermek yalnızca tek bir çözüm üreten yöntemlerden dahaavantajlıdır. Çünkü bu sayede karar vericiler için belli kosullarda daha önemli görülenamaçlar maksimum derecede tatmin edilirken, aynı zamanda daha az öneme sahip olanlar dagöz ardı edilmemis olacaktır.Anahtar Kelimeler: Aktarmalı tasıma problemi, çok amaçlı optimizasyon, genetik algoritma,güç pareto evrimsel algoritması, SPEA2, lojistik, tedarik zinciri.
