06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır.Çok ürünlü stok sistemlerinde ürün stoklarının eşgüdümlü olarak yenilenmesi, özellikle ulaştırma maliyetlerinde oluşan ölçek ekonomileri nedeniyle önemli maliyet kazançları sağlar. Bunun yanı sıra bu tür stok sistemlerinde ürün ikamesi yapılabilmesi, stok maliyetlerini önemli derecede düşürür. Tezde, ürünlerin birbirileri ile ikame edilebildiği çok ürünlü stok sistemlerinde ürün kombinasyonu dağıtım ve stokastik stok yenileme problemi incelenmiştir. Ele alınan problemde ürün stokları eşgüdümlü olarak yenilenmekte ve müşteri talebi firma kaynaklı olarak stoklardaki ürünlerin herhangi bir kombinasyonuyla karşılanabilmektedir. Amaç, sonsuz zaman ufkunda birim zaman başına ortalama maliyeti yaklaşık olarak en küçükleyen ürün kombinasyonu dağıtım ve stok yenileme politikasının belirlenmesidir. Tezde, stok yenileme politikası olarak sürekli gözden geçirme esasına dayanan eşgüdümlü (S,c,s) “can order” politikası kullanılmış ve stok kontrol parametrelerinin belirlenmesinde literatürdeki çalışmalardan faydalanılmıştır. Ürün kombinasyonu dağıtım problemi ise yarı Markov karar süreci olarak modellenmiş ve çözüm için Q faktör fonksiyonunun çok katmanlı yapay sinir ağlarıyla tahmin edildiği ödüllü öğrenme algoritmaları kullanılmıştır. Çalışmada, ürün kombinasyonu dağıtım ve stok yenileme problemini sıralı ve yinelemeli olarak çözen bir algoritma geliştirilmiş ve değişik ölçeklerdeki uygulamalı denemelerde, geliştirilen algoritmanın performansı miyopik politikalarla kıyaslanmıştır. Gerçekleştirilen uygulamalı denemelere göre, geliştirilen algoritmayla elde edilen ürün kombinasyonu dağıtım ve stok yenileme politikalarının ortalama maliyetleri, miyopik politikaların ortalama maliyetlerinden çok daha düşüktür.In multi-product inventory systems, considerably savings in specially transportation costs may be achieved by coordination of replenishment orders for groups of products. Moreover, product substitutions in these systems reduce significantly inventory costs. In this thesis, a fully substitutable multi product system is considered in which customer demands may be satisfied by delivering any combination of products. In the studied system, product substitution is driven by firm and product inventories may be replenished by coordinated control. The aim of the thesis is to determine order fulfillment and replenishment policies minimizing approximately average cost in unit time in infinite horizon. In this thesis, a specific control system is considered which is known as a (S,c,s) type policy, and works in the literature are used to determine the control parameters. The order fulfillment problem is modeled as a semi Markov decision process, and reinforcement learning algorithms with approximation to Q factor function by artificial neural network are used to solve this problem. In the thesis, an algorithm is developed which determines iteratively order fulfillment and (S,c,s) policies for each product in a multi-product inventory system. In numerical examples, it is seen that order fulfillment and replenishment policies determined by the developed algorithm outperform myopic policies
