Bu çalışmada, bulanık kümeler ve olabilirlik teorilerinden faydalanılarak zaman aralıklı araç rotalama problemi (ZAARP) için bulanık karar ortamında kullanılabilecek bir gürbüz bulanık programlama modeli önerilmiştir. Geçmiş çalışmalar incelendiğinde ZAARP'nin genellikle parametrelerindeki belirsizliklerin ve kısıtlarındaki esnekliklerin göz ardı edilerek modellendiği görülmüştür. Bu tip modellere üretilen çözümler uygulama aşamasında çoğunlukla geçerliliklerini yitirmekte ve kullanıcılar tarafından elle düzeltilmeyi gerektirmektedirler. Stokastik modellerin kullanıldığı çalışmalarda ise önerilen modellerin çok fazla hesaplama yükü gerektirdiği ve parametrelerinin belirlenmesi için problemle ilgili geçmiş verilere ihtiyaç duyulduğu görülmektedir. Bu nedenlerle stokastik modeller de gerçek hayatta karşılaşılan problemlerin çözümünde rahatlıkla kullanılamamaktadır. Bu çalışmada belirsizliklerin ve esnekliklerin modellenmesi için bulanık aralıklar ve bulanık kümeler kullanılmıştır. Gereklilik ve olabilirlik ölçütleri ile planlayıcının belirlediği eşik güvenilirlik ve müşteri tatmini düzeylerine sahip çözümler oluşturulmuştur. Bulanık programlama modeli ile yüksek veri işleme maliyeti düşürülürken modellerin geçerlilikleri de arttırılmıştır. Önerilen modellere çözüm oluşturmak amacıyla karınca kolonisi optimizasyonu tabanlı bir algoritma geliştirilmiştir. Bulanık değerler kesin değerlerin genelleştirilmiş hali olarak ele alındığından geliştirilen algoritma kesin veri ve/veya bulanık veri durumlarında çözüm oluşturabilmektedir. Örnek problemler üzerinde gerçekleştirilen deneylerde planlayıcıların tercih ve önceliklerine göre alternatif çözümlerin üretilebileceği ve oluşturulan çözümler hakkında planlayıcılara ve müşterilere daha fazla bilgi sağlanabileceği gösterilmiştir.

 

Anahtar Kelimeler: Bulanık kümeler, olabilirlik teorisi, araç rotalama problemi, karınca kolonisi optimizasyonu.