Bilgilendirme: Kurulum ve veri kapsamındaki çalışmalar devam etmektedir. Göstereceğiniz anlayış için teşekkür ederiz.

Lisansüstü Eğitim Enstitüsü

Permanent URI for this communityhttps://hdl.handle.net/20.500.12416/9485

Browse

Browsing Lisansüstü Eğitim Enstitüsü by Department "Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Master Thesis
    Elektrikli Araç Şarj İstasyonları için Optimal Yer Seçimi
    (2025) Gökler, Ezgi Nagihan; Qadrı, Syed Shah Sultan Mohıuddın
    Elektrikli araçların (EV) hızla yaygınlaşması, verimli ve erişilebilir bir şarj altyapısının geliştirilmesini zorunlu kılmaktadır. Bu alandaki temel zorluklardan biri, şarj istasyonlarının optimum konumlandırılmasıdır. Bu yerleşim kararı, kullanıcı erişilebilirliği, operasyonel maliyetler ve genel hizmet verimliliği üzerinde doğrudan etkili olmaktadır. Bu çalışmada, elektrikli araç şarj istasyonu yer seçimi problemi, talep ve kapasite kısıtları altında kurulum maliyetleri ile mesafeye dayalı hizmet maliyetlerini bütünleştiren Karışık Tamsayılı Doğrusal Programlama (MILP) modeli olarak ele alınmıştır. Problemin NP-zor doğası nedeniyle, klasik optimizasyon yöntemleri problem boyutu büyüdükçe hesaplama açısından uygulanamaz hale gelmektedir. Bu sınırlamayı aşmak amacıyla, ölçeklenebilir sezgisel yaklaşımlar olarak tek amaçlı Genetik Algoritma (GA) ve çok amaçlı Sıralı Genetik Algoritma II (NSGA-II) önerilmiş ve uygulanmıştır. Geliştirilen algoritmaların hem gerçek dünya verileri hem de sentetik olarak oluşturulmuş veri kümeleri üzerinde test edilerek çözüm kalitesi, hesaplama verimliliği ve algoritmik sağlamlık açısından kapsamlı bir değerlendirmesi yapılmıştır. GAMS çözümleyicisiyle elde edilen kesin çözümlerle yapılan karşılaştırmalar, GA'nın önemli ölçüde daha kısa sürelerde neredeyse optimal sonuçlar üretebildiğini göstermektedir. Ayrıca NSGA-II, kurulum ve hizmet maliyetleri arasındaki değiş tokuş yapısını etkili bir şekilde yansıtarak çeşitli Pareto-optimal çözümler üretmekte ve çok kriterli karar verme bağlamında esneklik sağlamaktadır. Bu çalışma, EV şarj altyapısının planlanması alanına, farklı kentsel ortamlara uygulanabilir sağlam ve uyarlanabilir bir çözüm metodolojisi sunarak katkı sağlamaktadır. Gelecek çalışmalar; dinamik talep profillerinin entegrasyonu, yenilenebilir enerji kaynaklarının dikkate alınması ve etkileşimli karar destek sistemlerinin geliştirilmesi yönünde ilerleyebilir.