Geri Dön

Genetik algoritma yaklaşımıyla ameliyathanelerde çizelgeleme

Scheduling in operating rooms with genetic algorithm approach

  1. Tez No: 657934
  2. Yazar: ESRA BAYTÖREN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. EMRAH ÖNDER
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İşletme, Hastaneler, Sağlık Kurumları Yönetimi, Business Administration, Hospitals, Health Care Management
  6. Anahtar Kelimeler: Genetik Algoritmalar, Çizelgeleme, Ameliyathane Çizelgeleme, Genetic Algorithm, Scheduling, Operating Room Scheduling
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Sayısal Yöntemler Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmada Genetik Algoritma yöntemi kullanılarak özel bir vakıf hastanesine ait ameliyathanenin günlük olarak çizelgelenmesi amaçlanmıştır. Çalışmada elde edilen çizelgelerin uygunluk değerlerinin belirlenebilmesi amacıyla, dört farklı maliyet kaynağı belirlenerek genetik algoritmanın amaç fonksiyonu oluşturulmuştur. Genetik algoritmanın mevcut çaprazlama ve mutasyon operatörleri, incelenen problemin yapısına uygun olarak çözümü kolaylaştıracak ve çözüm sürecini hızlandıracak şekilde geliştirilmiştir. Ameliyathane çizelgeleme problemine genetik algoritmalar ile çözüm üretmek amacıyla Matlab programında kod yazılmıştır. Oluşturulan kodun girdi olarak kullanılan bilgileri gerek duyulduğunda değiştirilebilir yapıda tasarlanmıştır. Böylece farklı hasta sayıları, ameliyat süreleri, normal ve fazla mesai kullanım sürelerine bağlı olarak, her koşulda çözüm üretebilen bir model oluşturulması sağlanmıştır. Sonuçlar incelendiğinde algoritmanın kısa süre içerisinde, modelin uygunluk değerini (ceza fonksiyonunu) en küçükleyen ve aynı zamanda ameliyathane kullanım oranını arttıran çizelgeleri elde edebildiği görülmüştür.

Özet (Çeviri)

In this study, it was aimed to schedule the operating room of a private foundation hospital on a daily basis using the Genetic Algorithm method. In order to determine the fitness value of schedules obtained in the study, four different cost sources were determined, and the objective function of the genetic algorithm was created. Existing crossover and mutation operators of the genetic algorithm have been developed to facilitate the solution and speed up the solution process in accordance with the structure of the problem. Matlab code was written in order to solve the operating room scheduling problem with genetic algorithms. The information used as input of the generated code is designed to be changed when needed. Thus, a model that can produce solutions in all conditions was created, depending on the number of patients, operation times, normal and overtime block time usage. When the results were examined, it was seen that the algorithm was able to obtain schedules that minimizes the fitness value (penalty function) of the model and at the same time increases the rate of operating theater usage.

Benzer Tezler

  1. Genetik algoritma yaklaşımıyla atölye çizelgeleme

    Genetic algorithm approach to job-shop scheduling

    SERDAR BİROĞUL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Elektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ÇETİN ELMAS

  2. Genetik algoritma yaklaşımıyla Kumaraswamy dağılımı parametrelerinin sıralı küme örneklemesi ile tahmin edilmesi

    Genetic algorithm approach to parameter estimation of Kumaraswamy distribution using ranked set sampling

    ADİL KILIÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    İstatistikKırıkkale Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜVENÇ ARSLAN

  3. Atölye tipi çizelgeleme problemlerinin öncelik kuralı tabanlı genetik algoritma yaklaşımıyla simülasyon destekli optimizasyonu

    Optimization of job shop scheduling problems with priority rule based genetic algorithms by using simulation method

    ERDAL AYDEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSüleyman Demirel Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HALİL İBRAHİM KORUCA

  4. Kaynak kısıtlı proje çizelgeleme problemlerinin genetik algoritma yaklaşımıyla optimizasyonu

    Project scheduling problems'soptimization with genetic algorithm approach

    ALİ HAYDAR BALKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    EkonometriDokuz Eylül Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MEHMET AKSARAYLI

  5. Çift taraflı montaj hattı dengeleme problemlerinin genetik algoritma yaklaşımıyla optimizasyonu

    The optimization of two-sided assembly line balancing problems with genetic algorithm approach

    ERDİNÇ KOÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    İşletmeAnkara Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DİLBER ULAŞ