Karaoğlan, İsmailCengiz, Yeşim Yağmur Yaman2026-04-102026-04-102026https://hdl.handle.net/20.500.13091/13200https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=KOgdn9H3uVnWeb15j2W4h60uCBnA_XzxQ9TjiWVIyBbZHxijtZ4as1qwDPJbrQdCBu tez çalışmasında, periyodik ziyaret gereksinimi ile kümelenmiş müşteri yapısını aynı anda ele alan Periyodik Kümelenmiş Gezgin Satıcı Problemi (PKGSP) incelenmiştir. PKGSP, Periyodik Gezgin Satıcı Problemi (PGSP) ile Kümelenmiş Gezgin Satıcı Problemi'nin (KGSP) özelliklerini birleştiren ve literatürde daha önce ele alınmamış özgün bir problem yapısı sunmaktadır. Ele alınan problemde müşteriler önceden belirlenmiş kümelere ayrılmıştır ve her kümenin planlama ufku boyunca belirli bir ziyaret sıklığı bulunmaktadır. Ancak bu ziyaretlerin hangi günlerde gerçekleştirileceği kararı matematiksel modele bırakılmaktadır. Bu amaçla her küme için ziyaret sıklığını sağlayan tüm olası ziyaret günleri kombinasyonları senaryo olarak tanımlanmış ve modelin bu senaryolardan birini seçmesi sağlanmıştır. Böylece problem; senaryo seçimi, müşteri ziyaret günlerinin belirlenmesi ve her periyotta küme ardışıklığını koruyan rota planlama olmak üzere üç farklı karar düzeyini içeren bütünleşik bir yapıya dönüştürülmüştür. PKGSP için karma tamsayılı programlama tabanlı bir matematiksel model geliştirilmiş ve model GAMS yazılımında CPLEX çözücüsü kullanılarak çözülmüştür. Deneysel çalışmalarda, literatürde yaygın olarak kullanılan Genelleştirilmiş Gezgin Satıcı Problemi (GGSP) için önerilmiş simetrik test örnekleri, periyodik ziyaret bileşeni eklenerek PKGSP'ye uyarlanmıştır. Toplam 65 test örneği küçük, orta ve büyük ölçekli olmak üzere üç gruba ayrılarak analiz edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, geliştirilen modelin küçük ve orta ölçekli problemlerde etkin biçimde çalıştığını, büyük ölçekli problemlerde ise süre kısıtları altında yüksek kaliteli çözümler üretebildiğini göstermektedir. Çalışma, periyodik ve kümelenmiş yapının birlikte ele alındığı yeni bir problem tanımı ve çözüm yaklaşımı sunarak literatüre katkı sağlamaktadır.In this thesis, the Periodic Clustered Traveling Salesman Problem (PCTSP), which simultaneously considers periodic visit requirements and a clustered customer structure, is investigated. The PCTSP combines the characteristics of the Periodic Traveling Salesman Problem (PTSP) and the Clustered Traveling Salesman Problem (CTSP) and represents a novel problem structure that has not been previously addressed in the literature. In the considered problem, customers are assigned to predefined clusters, and each cluster has a required visit frequency over a given planning horizon. However, the specific days on which these visits are performed are determined by the mathematical model. For this purpose, all possible combinations of visit days that satisfy the required visit frequency of each cluster are defined as scenarios, and the model selects one of these scenarios. Accordingly, the problem is transformed into an integrated structure involving three decision levels: scenario selection, determination of customer visit days, and route planning that preserves cluster consecutiveness in each period. A mixed-integer programming formulation is developed for the PCTSP and solved using the CPLEX solver within the GAMS software environment. In the computational experiments, symmetric benchmark instances commonly used in the literature for the Generalized Traveling Salesman Problem (GTSP) are adapted to the PCTSP by incorporating the periodic visit component. A total of 65 test instances are analyzed by categorizing them into small-, medium-, and large-scale groups. The results indicate that the proposed model performs effectively for small and medium-scale problems and is capable of producing high-quality solutions under time limitations for large-scale instances. This study contributes to the literature by introducing a new problem definition and a solution approach that jointly addresses periodic and clustered structures.trIndustrial and Industrial EngineeringEndüstri ve Endüstri MühendisliğiMaster Thesis