Tez (Yüksek Lisans Tezi)--TOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Nisan 2022

Bu çalışmada, elektrikli araçlarla heterojen filolu, hızlı şarj teknolojili, senkronize iş içeren ve zaman pencerelerine sahip evde sağlık bakım hizmeti rotalama ve çizelgeleme problemi ele alınmıştır. Problem, evde sağlık bakım hemşirelerinin, dağınık bir alanda bulunan hastalara bir dizi hizmet sunması için günlük rotalar ve çizelgeler oluşturmayı amaçlamaktadır. Her hemşire, bir elektrikli araca atanır ve kendisine atanmış işleri çalışma saatleri içerisinde gerçekleştirmeye çalışır. Batarya kapasitesi ve enerji tüketimi açısından üç farklı araç türü mevcuttur. Problemde enerji tüketimi maliyeti, sabit hemşire maliyeti ve gün içerisinde tamamlanamayan işlerden kaynaklı toplam maliyetlerin en aza indirilmesi amaçlanmaktadır. Problem için bir karma tamsayılı programlama modeli geliştirilmiştir. Ek olarak, açgözlü rastgele uyarlamalı arama prosedürü (GRASP) sezgisel yöntemini içeren bir uyarlamalı değişken komşuluk arama (AVNS) algoritması geliştirilmiştir. Önerilen sezgisel algoritma problemin karmaşık yapısını ele almak için geliştirilmiş bir dizi verimli prosedür içerir. Önerilen sezgisel algoritmanın performansını değerlendirmek için algortimanın çözümünden elde edilen sonuçlar matematiksel modelin çözümünden elde edilen sonuçlar ile karşılaştırılmıştır. Ayrıca problemi ve parametreleri incelemek için detaylı deneysel çalışmalar yapılmıştır.

In this study, we work on the home healthcare routing and scheduling problem with heterogeneous electric vehicles, fast chargers and synchronized jobs having time windows. The problem aims to establish daily routes and schedules for healthcare nurses to provide a variety of services to patients located at a scattered area. Each nurse should be assigned to an electric vehicle from a heterogeneous fleet of vehicles to perform the assigned jobs within working hours. We consider three different types of vehicles in terms of battery capacity and energy consumption. We aim to minimize the total cost of energy consumption, fixed nurse cost, and costs arising from the patients that cannot be served within the working day. A mixed integer programming formulation is developed for the problem. In addition, an adaptive variable neighborhood search (AVNS) algorithm, which successfully integrates greedy random adaptive search procedure (GRASP) heuristic is proposed. The heuristic employs a set of advanced efficient procedures tailored to handle the complex structure of the problem. In order to evaluate the performance of the proposed heuristic its results are compared with those of the mathematical model. We also conduct extensive experiments to analyze the problem and its parameters.