Page 37 - LCW LIFE | ŞUBAT 2021

senaryolar ortaya çıkar. Örneğin Mağaza P’ye 20 ve Mağaza R’ye 30 adet, Mağaza Q’ya 30 ve Ma- ğaza R’ye 20 adet ya da Mağaza P’ye 20 ve Ma- ğaza Q’ya 30 adet gönderilmesi gibi. Aşağıdaki şekilde, örnek senaryolar renkli oklar ile gösterilir. Renklerden her biri 50 adet stoğun dağıtılmış hâ- lini temsil eder.
Tablodaki karar senaryolarına göre; P (20) ve Q (30) veya P (20) ve R (30) ya da Q (30) ve R (20) mağazaların taleplerini karşılamak mümkündür. Hangi iki mağaza arasında stoğun bölüştürüle- ceği bir problemdir ve Winston’un yazmış oldu- ğu Operation Research kitabında anlatılan “Sırt Çantası Problemi”ne (Knapsack) benziyor. Farkın- da olunmalıdır ki bu bölüm yalnızca mağaza ve ürün atamasıdır. Bu atama kısmı temsili küçük bir örnek olup bu durum gerçek hayatta milyonlar- ca senaryo içerebilir. Örneğin; X firmasına ait 500 mağazanın 1000 farklı ürüne talebi olduğu ve bu ürünler 1250 farklı adreslerde stoklandığı varsayı- mı altında 625 milyon senaryo (karar değişken sa- yısı) ortaya çıkar. Model ve operasyonel kısıtlarla birlikte çözüm polinomiyal bir zaman alır.
Ürün-mağaza atama kısmına ek olarak en kısa sürecek turların oluşturulmasına yönelik teorik yapının dahil edilmesiyle problemin daha karma- şık bir hâl alacağı aşikardır. Bu ekleme sonrasında karar değişken sayısı milyarları bulur ve proble- min çözülmesi imkânsız hâle gelir.
Hâlbuki, firma atama ve minimum rota oluşturma problemlerini maksimum 10 dakika içerisinde çözmek ister. Bunun nedeni toplama yapılan alanlarda boşalan yerlere yeni ürün stoklanmasıdır. Kısacası anlık ürün tipi ve stoğu değişkenlik gösterdiğinden model kısa sürede çözüm üretmelidir.
pieces to Store P and sending 30 pieces to Store R, sending 30 pieces to Store Q and 20 pieces to Store R or sending 20 pieces to Store P and 30 pieces to Store Q, etc. In the figure below, sample scenarios are displayed with colored arrows. Each of the colors represents the distribution of 50 stock.
According to the decision scenarios in the table; it is possible to meet the demands of P (20)
and Q (30) or P (20) and R (30) or Q (30) and
R (20). Deciding on the allocation constitutes a problem, and it is described in Winston's book entitled Operation Research. It looks like the "Knapsack Problem". It should be noted that this section is only store and product assignment. This assignment part is a small representative sample, and this may involve millions of scenarios in real life. For example; under the assumption that 500 stores belonging to X company demand 1000 different products and these products are stocked at 1,250 different addresses, 625 million scenarios (number of decision variables) emerge. With the model and operational constraints, the solution takes a polynomial time.
It is obvious that the problem will get more complicated with the inclusion of the theoretical structure for the creation of the shortest circuit in addition to the product-store assignment section. After this addition, the number of decision variables reaches billions and the problem becomes impossible to solve.
Nevertheless, the company wants to solve the problems of assignment and creating
a minimum circuit within
a maximum of 10 minutes. The reason for this is the stocking of new products in the vacant areas in the collection areas. In short, the model should generate solutions in
a short time,
as the instant product type and stock vary.
35