Tez (Doktora Tezi)--TOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Kasım 2021

Tam kamyon yükü gönderici iş birliği ağlarında; katılımcıların seçimi, kimin kimle iş birliği yapacağının belirlenmesi, iş birliğinden elde edilen toplam maliyetin hesaplanması ve edinilen maliyetin katılımcılar arasında paylaşılması önemli problemler olarak öne çıkmaktadır. Tam kamyon yükü gönderici iş birliğinde kazanımlar maliyetlerin azaltılması şeklinde olduğu için göndericiler en düşük maliyetli iş birlikli çözüm arayışı içerisindedir. Toplam maliyetin en aza indirilmesinin yanında bu maliyetin iş birliğinde katılan firmalara dağıtılması ile her firmanın tasarruf miktarı ortaya çıkar. Dağıtılan bu maliyetin firmalar tarafından kabul edilebilir olmaması durumunda iş birliğinin dağılma riski vardır. Kararlı bir maliyet dağıtımında, firmaların koalisyondan koparak; alt koalisyon oluşturmasına izin verilmeyeceği için iş birliğinin dağılması riski söz konusu değildir. Bu nedenle, kararlı maliyet dağıtımı hesaplayan bir mekanizmaya ihtiyaç vardır. Literatürdeki çalışmalarda, toplam maliyeti en küçükleyen en iyileme problemi ve en küçük maliyetin dağıtımı birbirini izleyen iki ayrı aşama olarak ele alınmıştır. Bu çalışmada ilk olarak, problem ardışık olarak ele alındığında; kararlı bir maliyet dağıtımın bulunması için yeter ve gerek koşulların neler oldukları tanımlanmıştır. Bu koşullar sonucunda böyle bir maliyet dağıtımının bulunmasının oldukça güç olduğu gösterilmiştir. Bu tez kapsamında, bugüne kadar iki ayrı yaklaşım olarak ele alınan; en düşük maliyetli iş birliği çözümünü hesaplayan en iyileme problemi ve maliyet dağıtım problemi birleştirilerek; kararlı maliyet dağıtımına sahip en düşük maliyetli iş birliğini hesaplayan karma tam sayılı programlama formülasyonu önerilmiştir. Önerilen bu modeli çözmek için kesin ve sezgisel yöntemler geliştirilmiştir. Ayrıca bu tez kapsamında nükleolus (çekirdekçik) temelli maliyet dağıtım yöntemleri de geliştirilmiştir. Bu yöntemlere ek olarak, kararlı maliyet dağıtımları bulmak için iki farklı yöntem de önerilmiştir. Geliştirilen bütün yöntemler rastgele üretilen örnekler üzerinde test edilerek performansları değerlendirilmiştir. Bu yöntemler aynı zamanda literatürde yer alan bazı maliyet dağıtımlarıyla da karşılaştırılmıştır. Ayrıca geliştirilen çözüm yöntemlerinin kararlı bir maliyet dağıtımı verdiği, literatürde kullanılan klasik yaklaşımdan kararlı bir maliyet dağıtımı elde edilemeyeceği ve geliştirilen maliyet dağıtım metotlarının literatürde yer alan maliyet dağıtımlarından çok daha iyi sonuç verdiği gösterilmiştir.

In truckload shipper collaboration, a group of shippers purchasing the services of carriers come together and try to find tours which consist of regularly scheduled shipments with minimal empty truck movements with the aim of getting better rates from the carriers in return. Finding the best set of such tours is a challenging optimization problem, the solution of which yields the set of lanes and firms to be included in the collaboration, who will collaborate with whom, and the maximum amount of savings which can be achieved. Allocation of the total calculated cost to individual lanes determines the final savings for each participant. If the allocated costs are not accepted by the participants, the collaboration will face the risk of collapse. A stable cost allocation ensures that no subcoalition is better off by breaking away from the coalition. Therefore, it is crucial to develop such cost allocation. In the literature, minimizing the total cost and allocating the minimized cost are considered as two successive but distinct phases. In this research, we first present necessary and sufficient conditions for the problem we consider to have stable cost allocation. We then show that it could not be possible to find such allocation if the distinct-phase approach is used. Because of that, we develop mixed integer programming model which combines these distinct phases into together and yields both minimum cost and stable cost allocation. Besides we develop a branch-price and cut algorithm which combines row generation, column generation, and an upper bounding heuristic to find a stable cost allocation. In addition, we develop cost allocation methods based on nucleolus in order to find a stable cost allocation. We evaluate the performance of our solution procedures by generating instances randomly with specific rules. We show that our solution procedures provide stable cost allocation. Moreover, we also show that our proposed methods based on nucleolus yield better solutions in terms of stability. Furthermore we propose two additional cost allocation methods which aim to find a stable cost allocation.