Çok amaçlı veri zarflama analizi modellerinde genetik algoritma yaklaşımı
Genetic algorithm approach in multi-objective data envelopment analysis models
- Tez No: 768253
- Danışmanlar: PROF. DR. İHSAN ALP
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Genetik algoritmalar, Veri zarflama analizi, Çok kriterli optimizasyon, Genetic algorithms, Data envelopment analysis, Multi criteria optimization
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Veri zarflama analizi (VZA) benzer girdiler kullanarak benzer çıktılar elde eden karar verme birimlerinin (KVB) göreli etkinliğini ölçmek için doğrusal programlamayı kullanan parametrik olmayan bir tekniktir. Ancak girdi ve çıktılara sıfır veya sıfıra yakın ağırlıkların atanması, birden fazla etkin KVB elde etmesi, karar vericilerin tercih yapısını göz ardı etmesi VZA'nın önemli dezavantajlarındandır. Bu çalışmada, bahsedilen problemleri elimine etmek için veri setindeki KVB sayısı kadar amaçtan oluşan çok amaçlı veri zarflama analizi (ÇAVZA) modelleri oluşturulmuş ve ortak ağırlıkların kullanılması sağlanmıştır. Çalışmanın amacı ortak ağırlıkları kullanarak her bir KVB'nin etkinliğini maksimum yapmak, KVB'leri birden fazla etkin KVB'den kaçınarak sıralamak ve istenilen sayıda pareto optimal çözüm elde etmektir. Bu amaçlara ilişkin olarak basılgın olmayan sıralı genetik algoritma NSGA II kullanılarak pareto optimal çözümler elde edilmiş ve literatürdeki iki veri seti üzerinden diğer yöntemlerle arasındaki ilişki ortaya konulmuştur. Ayrıca optimal parametre seçimi için algoritmada kullanılan beş parametre seçilerek 2k tam faktöriyel deney tasarımı çalışması oluşturulmuş ve istatistiksel bir yazılım paketi kullanılarak en uygun parametre değerlerinin seçimine ilişkin analizler yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
Data envelopment analysis (DEA) is a non-parametric technique that uses linear programming to measure the relative efficiency of decision-making units (DMUs) that obtain similar outputs using similar inputs. However, assigning zero or near zero weights to inputs and outputs, obtaining more than one efficient DMUs, and ignoring the preference structure of decision-makers are significant disadvantages of DEA. In this study, to eliminate the mentioned problems, multi-objective DEA (MODEA) models with as many objectives as the number of DMUs in the case study were proposed, and common weights were used. The study aims to maximize the efficiency of each DMU by using common weights, rank DMUs by avoiding more than one efficient DMU, and obtain the desired number of pareto optimal solutions. For these aims, pareto optimal solutions were obtained using a fast elitist non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA II). The proposed and other models were compared in two case study in the literature. In addition, a 2k full factorial experimental design study was created by choosing the five parameters used in the algorithm for optimal parameter selection. Afterwards, analyzes were performed using a statistical software.
Benzer Tezler
- Çok amaçlı etkinlik ölçümünde yeni bir yaklaşım önerisi olarak ilişkisel veri zarflama analizi: Sakarya Büyükşehir Belediyesi Otobüs İşletmesi uygulaması
A new relational data envelopment analysis approach for multiple efficiency models: Implementation of Sakarya Metropolitan Municipality Transportation Bureau
SAMET GÜNER
- Atık elektrikli ve elektronik ekipmanlar için sürdürülebilirlik hedeflerini dikkate alan bir tersine tedarik zinciri modeli
A reverse logistics model with sustainability goals for waste electrical and electronics equipment
ALPEREN BAL
Doktora
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ITIR SATOĞLU
- Afet riskinin azaltılması problemine çok amaçlı matematiksel model geliştirilmesi ve çözüm yaklaşımları
Developing a multiobjective mathematical model for disaster risk reduction problem and solution approaches
ABDULLAH KORKUT ÜSTÜN
Doktora
Türkçe
2013
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET SERMET ANAGÜN
- Türkiye'deki hastanelerin pabon lasso ve makine öğrenmesi yöntemleriyle çok boyutlu performans analizi
Multi-dimentional performance analysis of hospitals in Turkey by using pabon lasso and machine learning methods
MUSA ÇIRAK
Doktora
Türkçe
2023
Sağlık Yönetimiİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaSağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLHAN KEREM ŞENEL
- Binek otomobil performanslarının veri zarflama analizi ile incelenmesi
Analysis of passenger car performances by data envelopment analysis
YUNUS GÜRAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
İstatistikFırat Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE TURAN BUĞATEKİN