Bir Perakendeciye İletilen E-Ticaret Sipariş Kargo Atamalarında Kombinatoryal Optimizasyon ve Sezgisel Metot Karşılaştırması

Kocaoglu B., Civelek D.

Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, cilt.12, sa.2, ss.1101-1113, 2024 (TRDizin)

Özet

Çoklu rekabet ve pandemi sürecinin getirdiği yeni normalleşme süreci ile birlikte çok kanallı çevrimiçi satış hacmi hızla büyümekte çevrimiçi ve mobil alışverişler daha çok tercih edilir hale gelmektedir. Bu çalışmada online olarak iletilen siparişlerin, müşterilere ulaştırma aşamasında kullanılan kargo firmalarına atanması konusu ele alınmıştır. Çalışma kapsamında minimum maliyetle siparişlerin uygun kargo firmalarına atanması için ilk aşamada bir kombinatoryal optimizasyon modeli geliştirilmiştir. İkinci aşamada ise sezgisel bir algoritma olan aç gözlü algoritma (Greedy) ile modelleme yapılmıştır. Bu iki çözüme ilişkin sonuçlar maliyet ve süre bazında incelenmiştir. Sonuç olarak; 1) Sabit lokasyon sayısı ve gelen sipariş sayısının artırılması senaryosunda optimizasyon modeli ve sezgisel algoritma saniyeler seviyesinde çözüm üretmiş, optimizasyon sonuçları sezgisel algoritma sonuçlarına göre maliyet iyileştirmesinde %3 ile %5,6 arasında daha iyi sonuçlar üretmiştir. 2) Sipariş ve lokasyon sayısının aynı anda değiştirilmesi örnekleminde ise sipariş sayısı ve lokasyon arttıkça optimizasyon algoritmasının çözüm süreleri uzamış, optimizasyon sonuçları sezgisel algoritma sonuçlarına göre maliyet iyileştirmesinde %9 ile %12 arasında daha iyi sonuçlar üretmiştir.
With the new normalization process brought by the pandemic and multiple competition, the volume of multi- channel online sales is rapidly growing and online and mobile shopping is becoming more preferred. In this study, the assignment of orders transmitted online to the cargo companies used in the delivery stage is examined. In the scope of the study, a combinatorial optimization model was developed for assigning orders to the appropriate cargo companies with minimum cost in the first stage. In the second stage, a greedy algorithm is used to model the problem. Results of these two solutions are analyzed in terms of cost and time. As a result; 1) When the number of fixed locations and the number of incoming orders are increased, the optimization model and the heuristic algorithm produced solutions in seconds, the optimization results produced better results in terms of cost improvement between 3% and 5.6% compared to the results of the heuristic algorithm. 2) In the case of changing the number of orders and locations at the same time, the solution times of the optimization algorithm increased as the number of orders and locations increased, the optimization results produced better results in terms of cost improvement between 9% and 12% compared to the results of the heuristic algorithm.