Güvenlik konusu günümüzün en önemli konularından biri olup, ülkeler komşu ülkelerin sınırlarından gelebilecek tehlikelere karşı önlem almak için büyük harcamalar yapmaktadır. Ülkemiz üç tarafı denizlerle çevrili bir ülke olup stratejik öneme sahip bir bölgede yer almaktadır. Komşu ülkelerdeki olaylar, savaşlar, değişik siyasi çalkantılar kara sınırlarımızda güvenliğin sağlanmasının ne kadar önemli bir konu olduğunu ortaya koymaktadır.
Kara sınırlarımızda coğrafi bir takım engeller izleme, önlem alma gibi konularda yetersizliğe sebep olmaktadır. Çalışmada, insansız uçaklar kullanılarak Türkiye kara sınırlarında hareketin izlenmesi amacıyla, ana dağıtım üssü yer seçimi ve rotalama problemi ele alınmıştır. Söz konusu problem kapsamında, ana üslerin ve talep noktalarının ELECTRE yöntemi ile çeşitli kriterler kullanılarak ağırlıkları belirlenmiş, ana dağıtım üslerinin yerlerinin belirlenmesi amacıyla bir matematiksel model kurularak çözülmüştür. Ayrıca, talep noktası olarak tanımlanan kara sınırlarındaki şehirlerin ise bu üslere atanması ve her üs için en uygun rotaların belirlenmesi amaçlanarak bir matematiksel model kurulup, sonuçları değerlendirilmiştir. Model GAMS yazılımı kullanılarak kodlanmış ve CPLEX çözücü ile çözülmüştür.
Security is the one of the most important deal nowadays, countries are spending so much to prevent threats that may come from neighbour countries’ borders. Turkey is located on very strategic area where three sides are surrounded by seas. Events, wars, various political cases in neighbour countries reveal the importance to provide security at our land borders.
Several geographical restrictions at our land borders cause insufficiency to monitor and to take the requires measure. In this study, hub location and routing problems were addressed to monitor the movement at Turkey’s land borders by using unmanned aircraft. Within the scope of the problem, weights for potential hubs and demand points were determined by ELECTRE method based on various criteria a mathematical model was built and solved to decide hub locations. Also, aiming assignment of demand points that were defined as cities at land borders to hubs and determining optimal routes for each hub, mathematical model was built and the results were evaluated. Model was encoded by using GAMS software and solved by CPLEX solver.
