🚢 Global Maritime Route Optimization System

🚀 CANLI DEMO İÇİN TIKLAYIN (Live Simulation)

📌 Proje Hakkında

Bu proje, deniz taşımacılığı yapan küresel lojistik firmaları için geliştirilmiş bir Karar Destek ve Simülasyon Sistemidir. Araç Rotalama Problemi (VRP) temel alınarak, müşteri talepleri (TEU) ve gemi kapasiteleri arasındaki en optimum eşleşmeyi sağlayan özel bir Genetik Algoritma motoru ile tasarlanmıştır.

Amaç; kıtalararası rotalarda boş kapasiteyi (atıl kalma durumunu) minimuma indirmek, aşırı yüklemeden kaçınmak ve operasyonel sefer maliyetlerini genetik evrim simülasyonu ile asimptotik olarak en aza indirgemektir.

✨ Öne Çıkan Özellikler

• Genetik Algoritma Motoru: Elitizm, çaprazlama ve mutasyon operatörleriyle milisaniyeler içinde binlerce rotayı evrimleştirerek optimum Z (maliyet) değerini bulur.
• Gerçekçi Okyanus Rotaları: Gemiler harita üzerinde doğrusal (kuş uçuşu) değil, searoute-js algoritması ile dünyanın gerçek denizcilik kanalları ve boğazları üzerinden hareket eder.
• Dinamik Kapasite Validasyonu: Simülasyon esnasında gemilerin doluluk oranları (TEU) anlık hesaplanır. Kapasite sınırlarına göre UI renk değiştirir (Güvenli, Uyarı, Kritik).
• Finansal Teşvik Sistemi: Kârlı (negatif maliyetli) rotalar sistemde bir bug oluşturmak yerine "Teşvik (Incentive)" olarak finansal rapora yansıtılır.
• Akıcı 60FPS Animasyon: Donanım hızlandırmalı CSS ve React state optimizasyonu ile tarayıcıyı yormayan pürüzsüz gemi simülasyonları.

🛠 Teknoloji Yığını (Tech Stack)

• Frontend: React.js, Vite, React-Leaflet, Recharts, Searoute-js
• Backend: Python 3, FastAPI, Pandas
• Deployment: Netlify (Frontend), Render (Backend API)

---

💻 Geliştiriciler İçin Kurulum (Local Setup)

Proje canlı olarak Netlify üzerinde barındırılmaktadır. Ancak sistemi kendi lokal bilgisayarınızda (localhost) çalıştırmak ve kaynak kodları test etmek isterseniz aşağıdaki adımları izleyebilirsiniz.

1. Backend (Python/FastAPI) Kurulumu

Genetik algoritma motorunu ve API'yi ayağa kaldırmak için:

# Proje dizinine gidin
cd optimization-project

# Sanal ortam oluşturun ve aktif edin (Opsiyonel ama önerilir)
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Mac/Linux için
# .venv\Scripts\activate   # Windows için

# Gerekli kütüphaneleri yükleyin
pip install -r requirements.txt

# API sunucusunu başlatın
uvicorn backend.api:app --reload

2. Frontend (React/Vite) Kurulumu

Görsel simülasyon arayüzünü çalıştırmak için (Yeni bir terminal penceresinde):

# Frontend klasörüne gidin
cd frontend

# Bağımlılıkları yükleyin
npm install

# Geliştirici sunucusunu başlatın
npm run dev

3. Optimizasyon Testi, Analiz ve Sunum Slaytları

Projenin temel motorunu test etmek, MILP doğrulaması yapmak ve analiz materyallerini üretmek için:

# Geliştirilmiş GA ve MILP kesin çözümünü karşılaştırmalı çalıştırmak (0 ihlal kanıtı):
python scripts/run_optimization.py

# Genetik algoritmanın yakınsama grafiğini (convergence_graph.png) üretmek için:
python scripts/analysis.py

# Sunum slaytını (ENS001_Team12_Sunum.pptx) otomatik oluşturmak için:
python scripts/create_pptx.py