Yazar "Kulaç, Seçil" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 3 / 3
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Bulanık Mantık Yaklaşımı ile Trafik Kazası Riskinin Değerlendirilmesi
    (2024) Kulaç, Seçil; Arslankaya, Seher
    Trafik kazalarından kaynaklanan ölümler ve yaralanmalar tüm dünyada ciddi bir sorun olmaya devam etmektedir. Trafik kazalarına sebep olan faktörler oldukça çeşitlidir ve genellikle çoklu etkenlerin birleşimi sonucunda meydana gelirler. Sürücü davranışları, yol koşulları, araç durumu, iklim faktörleri, trafik kurallarının ihlali, yaya veya yolcuların hatalı davranışları ile eksik altyapı ve trafik düzenlemeleri gibi çeşitli faktörler kazaların oluşumunda etkilidir. Bu çalışmada, trafik kazalarını etkileyen dış etkenler ve sürücü etkeni dikkate alınarak bulanık mantık yaklaşımı ile trafik kazası olasılığı analiz edilmiştir. Bulanık mantık yaklaşımı ile model geliştirilmesinde önemli bir konu olan üyelik işlevlerinin belirlenmesinde 2022 yılına ait Karayolu Trafik Kaza İstatistikleri ve 2019 yılına ait Trafik Kaza ve Denetim İstatistikleri Raporları’ndan yararlanılarak yeni bir kaza tahmin modeli önerilmiştir. Önerilen modelde, faktörlerin bağımlı değişken üzerindeki etkilerini değerlendirmek amacıyla regresyon analizi uygulanmıştır. Analiz sonucunda yaş, alkol, saat, hız, hava durumu faktörlerinin kaza olasılığını anlamlı bir şekilde etkilediği tespit edilmiştir. Çalışma sonuçları, önerilen modelin, trafik kazalarının oluşumunu tahmin etmede sürücü etkeni ve dış faktörlerin karmaşıklığını dikkate alan etkili bir araç olduğunu göstermektedir.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Optimization of In-Plant Logistics Through a New Hybrid Algorithm for the Capacitated Vehicle Routing Problem with Heterogeneous Fleet
    (Sakarya University, 2024) Kulaç, Seçil; Kazancı, Nevra
    The vehicle routing problem (VRP) is a crucial group of transportation problems, and the traditional capacitated VRP (CVRP) directly handles external logistics with a homogeneous vehicle fleet. This study examines CVRP from the perspective of in-plant logistics, focusing on a heterogeneous fleet within an automotive factory. The homogeneous and heterogeneous vehicle fleets were compared to address the factory’s actual in-plant logistics issues. First, simulated annealing (SA), tabu search (TS) algorithms, and mathematical modeling were used. A hybrid approach was proposed, and all the proposed meta-heuristic algorithms were evaluated for homogeneous and heterogeneous vehicle fleets. According to the results, the reduction rates of fleet area and distribution costs using CVRP with heterogeneous fleets are 17% and 36%, respectively. In addition, to examine the effect of the hybrid algorithm parameters on the results, the traveling distance was calculated for different scenarios, and multiple regression analyses were performed. According to the multiple regression analysis, the hybrid algorithm's most affected parameter was the cooling coefficient. © 2024, Sakarya University. All rights reserved.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Optimization of In-Plant Logistics Through a New Hybrid Algorithm for the Capacitated Vehicle Routing Problem with Heterogeneous Fleet
    (2024) Kulaç, Seçil; Kazancı, Nevra
    The vehicle routing problem (VRP) is a crucial group of transportation problems, and traditional capacitated VRP (CVRP) directly handles external logistics with a homogeneous vehicle fleet. This paper examines the CVRP from an in-plant logistic view with a heterogeneous fleet in an automotive factory. The homogeneous and heterogeneous vehicle fleets are compared to address the factory's actual in-plant logistics issues. Firstly, simulated annealing (SA), tabu search (TS) algorithms and mathematical modeling were utilized. Then, a hybrid approach was proposed, and all suggested meta-heuristic algorithms were evaluated for homogeneous and heterogeneous vehicle fleets. According to the results, the reduction rates using CVRP with the heterogeneous fleet are 17% and 36% for fleet area and distribution costs, respectively. Also, to examine the effect of the hybrid algorithm parameters on the result, traveling distance was calculated for different scenarios, and multiple regression analyses were applied. According to the multiple regression analysis, the hybrid algorithm's most affected parameter was the cooling coefficient.