The organization of order picking operations is one of the most critical issues in warehouse management. In this paper, novel tabu search (TS) algorithms integrated with a novel clustering algorithm are proposed to solve the order batching and picker routing problems jointly for multiple-cross-aisle warehouse systems. A clustering algorithm that generates an initial solution for the TS algorithms is developed to provide fast and effective solutions to the order-batching problem. Unlike most common picker routing heuristics, we model the routing problem of pickers as a classical TSP and propose efficient Nearest Neighbor?Or-opt and Savings?2-Opt heuristics to meet the specific features for the problem. Various problem instances including the number of orders, weight of items, and picking coordinates are generated randomly, and detailed numerical experiments are carried out to evaluate the performances of the proposed methods. In conclusion, the TS algorithms come out to be the most efficient methods in terms of solution quality and computational efficiency.
Yükseköğretim kurumlarında kalite geliştirme çalışmaları, küresel boyutta rekabet açısından son yıllarda büyük önem arz etmektedir. Türkiye'deki üniversitelerde ise söz konusu çalışmalar Yükseköğretim Kurulunun belirlediği yasal mevzuatlar kapsamında sürdürülmektedir. Bu bağlamda üniversiteler; iç kalite güvence sisteminin ve dış kalite güvence sisteminin kurulmasından ve iç ve dış değerlendirme süreçlerinden sorumlu tutulmaktadır. Bu çalışmada, bir yükseköğretim kurumunda iç değerlendirme süreci kapsamında gerçekleştirilen ve Yükseköğretim Kurulu Kurumsal İç Değerlendirme Raporu Hazırlama Kılavuzuna göre tasarlanmış olan iç paydaş (akademik personel, idari personel ve öğrenci) memnuniyet anketleri Yapısal Eşitlik Modeli kullanılarak analiz edilmiştir. Elde edilen verilere göre paydaşların memnuniyetini etkileyen faktörler belirlenmiş ve öğrenciler için hazırlanan ankette alt başlıklar arasında aynı yönde ve yüksek ilişki gözlenmesine rağmen anket sorularının öğrencilere sorulması bakımından uygun olmadığı tespit edilmiştir.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.