LİMAN ELLEÇLEME HIZININ ARTIRILMASI İÇİN GENETİK ALGORİTMA TABANLI YENİ BİR YAKLAŞIM

Teknolojik gelişmeler ışığında toplumların istek ve ihtiyaçlarındaki değişimler, küresel düzeyde üretilen ürün miktarlarının ve çeşitliliğinin artmasına ve ticari veri odaklı büyük bilgi yığınlarının oluşmasına sebep olmaktadır. Söz konusu bu bilgi yığınlarının işlenerek anlamlı verilere dönüştürülmesi küresel ticaretin sürekliliği ve etkinliği açısından önem arz etmektedir. Günümüzde bilgi yığınlarının işlenerek anlamlı verilere dönüştürülmesinde yapay zekaya dayalı süreç optimizasyon teknikleri yoğunlukla kullanılmaktadır. Dijital dönüşüm olarak da adlandırılan bu durum, dünya ticaretinin ana yüklenicisi konumunda olan denizcilik sektöründe süreçlerinin hızlı ve efektif bir şekilde yapılabilmesi için de kullanılmaktadır. Bu çalışmada ise karalar ile denizlerin bağlantı noktası olan limanlarda elleçleme hızını ve verimini artırmak, depolama alanlarının daha etkin ve verimli kullanımını sağlamak amacıyla genetik algoritmaya dayalı bir optimizasyon tekniği geliştirilmiştir. Geliştirilen

Teknolojik gelismeler isiginda toplumlarin istek ve ihtiyaçlarindaki degisimler, küresel düzeyde üretilen ürün miktarlarinin ve çesitliliginin artmasina ve ticari veri odakli büyük bilgi yiginlarinin olusmasina sebep olmaktadir. Söz konusu bu bilgi yiginlarinin islenerek anlamli verilere dönüstürülmesi küresel ticaretin sürekliligi ve etkinligi açisindan önem arz etmektedir. Günümüzde bilgi yiginlarinin islenerek anlamli verilere dönüstürülmesinde yapay zekaya dayali süreç optimizasyon teknikleri yogunlukla kullanilmaktadir. Dijital dönüsüm olarak da adlandirilan bu durum, dünya ticaretinin ana yüklenicisi konumunda olan denizcilik sektöründe süreçlerinin hizli ve efektif bir sekilde yapilabilmesi için de kullanilmaktadir. Bu çalismada ise karalar ile denizlerin baglanti noktasi olan limanlarda elleçleme hizini ve verimini artirmak, depolama alanlarinin daha etkin ve verimli kullanimini saglamak amaciyla genetik algoritmaya dayali bir optimizasyon teknigi gelistirilmistir. Gelistirilen algoritmayi test etmek ve veri girisini saglamak için web tabanli yük bildirim arayüzü olusturulmustur. Sonuç olarak elleçleme süresinin diger yaklasimlara göre kisaldigi, elleçleme hizinin ise 8.19 kat arttigi tespit edilmistir.