Geri Dön

Genetik algoritmalar yardımıyla acil servis istasyonu yerleşiminin optimizasyonu

Optimization of location of emergency service station using genetic algorithms

  1. Tez No: 241785
  2. Yazar: KEMAL ÇAKAR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ERKAN OKTAY
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Atatürk Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Bölümü
  12. Bilim Dalı: Sayısal Yöntemler Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 125

Özet

Acil Sağlık Hizmetlerinde, çağrı geldiğinde operatörler için önemli olan vakanın şiddetini ve aciliyetini tespit etmek ve bundan sonra görevlendirilecek istasyon ve ambulans tipini belirlemektir. Acil durumlarda zaman hayati bir role sahip olduğu için talebin karşılanması ve hızlı müdahalenin sağlanması için uygun yerlerde , sayıda ve kapasitede istasyon yerleşimi yapılması önemlidir.Çalışmada ilk olarak optimizasyon teorisi, global optimizasyon yöntemleri ve durum uzayı araması (state-space search) tekniği incelenmiştir. İkinci kısımda, genetik algoritmaların dahil olduğu evrimsel algoritmalar ailesinin gelişimi, işleyişi, terminolojisi, parametre seçimi ve geleneksel optimizasyon yöntemlerinden farkları ve avantajları genel olarak incelenmiştir. Üçüncü kısım, özel olarak genetik algoritmaların işleyişi, terminolojisi, parametre seçimi ve geleneksel optimizasyon yöntemleri ile bir karşılaştırmasını ele almaktadır. Dördüncü kısımda literatürde yer alan acil servis yerleşim modelleri gözden geçirilmiştir. Beşinci ve son kısımda ise minimum taşıma mesafesini verecek şekilde statik probabilistik bir istasyon yerleşim modeli geliştirilmiştir. Oluşturulan bu model Trabzon İl Ambulans Servisi verilerine göre Trabzon il merkezindeki acil yardım istasyonları yerleşimi problemine uygulanmış ve genetik algoritma metodu kullanılarak çözülmüştür. Elde edilen çözüm durum uzayı araması tekniği kullanılarak doğrulanmıştır.Genetik algoritma metodu ile ulaşılan çözümde mevcut istasyon yerleşimi durumuna göre daha kısa taşıma mesafesi öngören bir yerleşim modeli önerilmektetir.

Özet (Çeviri)

In the Emergency Health Service Systems, the important issue for the operators is to determine the level of the importance and urgency of call and decide service station and ambulance type to send. Because the response time has crucial importance in any emergency case, it is important to locate service station into right places with right numer of vehicle and enough capacity.In this study, firstly, optimization theory, global optimization methods, and state-space search are investigated. In the second section, development stage, mechanism, terminology, and parameter selection of evolutionary algorithms family in which genetic algorithms involved are investigated. In third section, mechanism and terminology of genetic algorithms are investigated as well as a comparison between genetic algorithms and traditional optimization algorithms. In fourth section emergency service location models are studied. In the last section a static probabilistic model assuring minimum traveling distance is developed. This model applied to current location of Trabzon emergency service station problem with the data from Trabzon Emergency Service Unit and the problem is solved using genetic algorithm method. The results also tested using state-space search method.The results of the genetic algorithms present some improvements providing less traveling distance and consequently quick response time.

Benzer Tezler

  1. Architectural form exploration by soft computing: The case of post-disaster shelter

    Esnek hesaplama aracılığıyla mimari biçim arayışları: Afet sonrası barınak örneği

    FÜSUN CEMRE KARAOĞLAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEMA ALAÇAM

  2. Video ve GPS verilerine dayalı harita üretimi

    Map generation based on video and GPS data

    TUBA KURBAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DERVİŞ KARABOĞA

  3. Genetik algoritmalar yardımıyla portföy yönetimi

    Portfolio management using genetic algorithms

    SELAHADDİN BURAK ÖMEROĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    EkonometriMarmara Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM DOĞAN

  4. Genetik algoritmalar yardımıyla iş atölye çizelgelemesi üzerine bir çalışma

    A study about job-shop scheduling with the help of genetic algorithms

    DİLEK DİLAVER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    EkonometriDokuz Eylül Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LEVENT ŞENYAY

  5. Genetik algoritmalar yardımıyla optimizasyon;

    Optimisation with genetic algorithms

    FECİRE NİHAN AKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MURAT TÜRE