In this study, ICRON, which is a tool supporting object oriented mathematical programming, is partially developed in order to reduce the workload during the modeling and solving process of large scale optimization problems. The effectiveness of decomposition techniques in solving large scale optimization problems have led to the development of several modeling environments and tools having their own functionalities in order to increase the performances. These environments and tools in the literature have both some advantages and some disadvantages with respect to the support of easy modeling and fast solving. The new proposed mathematical programming tool is developed to allow better modeling environment to the user and to get shorter solution time relative to the previous version of ICRON by eliminating the repetitions both on models and on solver iterations which are of a considerable number especially when implementing a decomposition technique. One of the important aspects of the tool is its object oriented architecture that provides object oriented modeling of mathematical programming problems by using real world object descriptions instead of writing codes depending on sets and indexes. More importantly, it allows the user to construct a structure keeping the whole model and solver information throughout running of algorithms which provides flexibility to the user to define objective functions, decision variables or constraints and, to update the current solver information via special constructs to add column, to add row, to relax constraints, and to change types of decision variables in anywhere of the algorithm. The strong relationship between business objects and mathematical programming objects in the environment is due to the tight integration of the modeler and the solver which brings the tool beyond of the others.

Bu çalışmada, büyük ölçekli eniyileme problemlerinin modellenmesi ve çözülmesi süresince gerçekleşen iş yükünü azaltmak üzere nesne tabanlı matematiksel programlamayı destekleyen bir yazılım olan ICRON kısmen geliştirilmiştir. Büyük ölçekli problemlerin çözümünde ayrıştırma tekniklerinin etkinliği, kendi performanslarını artırmak üzere geliştirilmiş fonksiyonları olan çeşitli modelleme ortamları ve araçlarının gelişmesine yol açmıştır. Literatürdeki bu ortam ve araçların kolay modelleme desteği ve hızlı çözme açısından hem bazı artıları hem de bazı eksileri vardır. Yeni önerilen matematiksel programlama aracı, kullanıcıya daha iyi modelleme ortamı sağlamak için ve özellikle ayrıştırma tekniklerini uygularken hem modellerde hem de çözücüde çok sayıda olan tekrarlamaları ortadan kaldırmak suretiyle ICRON'un önceki sürümüne kıyasla daha kısa çözüm süresi elde etmek için geliştirilmiştir. Aracın önemli yönlerinden biri, matematiksel programlama problemlerini setlere ve endekslere dayanan kodların yazımı şeklinde değil de, gerçek dünya nesnelerinin tanımlamaları ile gerçekleştirmeyi sağlamayan nesne tabanlı bir mimariye sahip olmasıdır. Daha da önemlisi, bu araç kullanıcıya, algoritmalar çalışırken tüm model ve çözücü bilgisini akılda tutan bir yapı inşa etmesine imkan verir ki bu, kullanıcıya algoritmanın herhangi bir yerinde amaç fonksiyonu, karar değişkeni ya da kısıtlama tanımlamak ya da özel olarak sütun eklemek, satır eklemek, kısıtlamaları gevşetmek ve karar değişkenlerinin tipini değiştirmek için geliştirilen yapıları kullanarak mevcut çözücü bilgisi üzerinde güncellemek yapabilmek için kullanıcıya esneklik sağlar. İş nesneleri ve matematiksel programlama nesnelerinin ortamdaki güçlü ilişkisi modelleyici ve çözücü arasındaki sıkı bütünleşmesinden kaynaklanmaktadır ki bu da aracı diğerlerinin ötesine taşımaktadır.