Geri Dön

Modeling and optimizing resource allocation decisions through multi-model Markov decision processes with capacity constraints

Kaynak dağıtımı kararlarının kapasite kısıtlı çok modelli Markov karar süreçleri ile modellenmesi ve eniyilenmesi

  1. Tez No: 667577
  2. Yazar: ONUR DEMİRAY
  3. Danışmanlar: PROF. DR. EGEMEN LERZAN ÖRMECİ ALİOĞLU, DOÇ. DR. EVRİM DİDEM GÜNEŞ ERÇETİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Koç Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 77

Özet

Bu tez dinamik kaynak dağıtımı problemi için yeni bir formülasyon önermektedir. Bu formülasyon, parametrelerin bilindiği varsayılan ve kapasite kısıtları içermeyen geleneksel MDP modelini parametrelerdeki belirsizliklerin ve kapasite kısıtlarının da dahil edildiği yeni bir modele dönüştürmektedir. Bu formülasyon, birden fazla kronik hastalığı olan hastalara kullanımı kısıtlı olan özel bakım kaynaklarının nasıl paylaşılacağının çalışıldığı bir medikal kaynak dağıtımı probleminden esinlenerek geliştirilmektedir. Bu sistemlerde herbir hasta için sağlık durumunun gelişimini doğru tahmin etmek oldukça güçtür. Bu çalışmada bu problem 2 aşamalı stokastik tamsayılı programlama ile modellenmektedir. Fakat, bu model büyük ölçekli problem örnekleri için çözülmesi zor bir duruma gelebilmektedir. Bundan dolayı, bu çalışmada bir paralel yaklaşık dinamik programlama algoritması önerilmektedir. Tezde hesaplamalı deneylerle ticari eniyileme yazılımlarının yüksek sayıda senaryo içeren problem örneklerinde yetersiz kaldığı gösterilmektedir. Bununla birlikte, önerilen algoritma çok büyük ölçekli problem örneklerinde bile saniyeler içerisinde çözümler üretmektedir. Önerilen algoritma, hesaplamalı deneylerde kullanılan problem örneklerinin % 42.86'sında en iyi çözümü bulmaktadır. Bütün problem örnekleri hesaba katıldığında, önerilen algoritma ortalama olarak en iyi çözümden % 0.073 uzaklıkta sonuçlar üretmektedir. Son olarak, çeşitli parametreler altında modelin değeri tahmin edilmektedir. Seçilen örnek çalışmada yapılan hesaplamalı deneyler göstermektedir ki yeni geliştirilen model önemli ölçüde ek fayda sunmaktadır.

Özet (Çeviri)

This thesis proposes a new formulation for the dynamic resource allocation problem, which converts the traditional MDP model with known parameters and no capacity constraints to a new model with uncertain parameters and a resource capacity constraint. Our motivating example comes from a medical resource allocation problem: patients with multiple chronic diseases can have either regular or special care, where the capacity of special care is limited due to financial or human resources. In such systems, it is difficult, if not impossible, to generate good estimates for the disease evolution for each patient. We formulate the problem as a two-stage stochastic integer program. However, it becomes easily intractable in larger instances of the problem for which we propose and test a parallel approximate dynamic programming algorithm. We show that commercial solvers are not capable of solving the problem instances with a large number of scenarios. Nevertheless, the proposed algorithm provides a solution in seconds even for very large problem instances. In our computational experiments, it finds the optimal solution for 42.86% of the instances. On aggregate, it achieves 0.073% mean gap value. Finally, we estimate the value of our contribution for different realizations of the parameters. Our findings show that there is a significant amount of additional utility contributed by our model.

Benzer Tezler

  1. ERP sistemine entegre tüketime dayalı stok kontrol parametrelerinin belirlenmesi

    Determination of consumption-based inventory control parameters integrated in the ERP system

    NEVA EMEL İŞLER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Mühendislik BilimleriSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMİN GÜNDOĞAR

  2. Dynamic resource allocation in manufacturing and service industries

    Başlık çevirisi yok

    TUBA YILMAZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGeorgia Institute of Technology

    PROF. DR. PINAR KESKİNOCAK

    PROF. DR. ESMA GEL

  3. Nosql veritabanı sistemlerinin performans karşılaştırılması ve analizi

    Comparison and analysis of the performance of nosql database systems

    SÜLEYMAN ÖNDER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAH SEVİN

  4. Mobilya endüstrisinde yaşam döngüsü analizi yaklaşımı ile çevreci tasarım ve sürdürülebilir stratejiler

    Eco-design and sustainable strategies for the furniture industry through life cycle approach

    MERVE MERMERTAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATMA GERMİRLİ BABUNA

  5. Kalite maliyetleri optimizasyonuna çok amaçlı karar verme yaklaşımı

    A Multiple decision making approach to quality cost optimization

    CENK CESUR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1993

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. MEHMET TANYAŞ