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: Hastaneler, Sağlık Kurumları Yönetimi, İşletme, Hospitals, Health Care Management, Business Administration
  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: 242

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. A Genetic algorithmic approach to the differential and linear cryptanalysis

    Genetik algoritma yaklaşımıyla diferansiyel ve lineer kriptanaliz

    METE EMİNAĞAOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1999

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AHMET KOLTUKSUZ

  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. Chaotic system analysis with genetic algorithm approach

    Genetik algoritma yaklaşımıyla kaotı̇k sistemlerin analizleri

    MUSTAFA ŞENTÜRK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    BiyoistatistikPiri Reis Üniversitesi

    Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ORHAN ÖZGÜR AYBAR

  4. 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

  5. Ship hull form optimization by evolutionary algorithm

    Evrimsel algoritma yaklaşımıyla gemi tekne formunun optizasyonu

    MARK GAMMON

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2004

    Gemi MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Gemi İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. AHMET DURSUN ALKAN