Metaheuristic approaches for maximum blood collection problem
Metaheurıstıc approaches for maxımum blood collectıon problem
- Tez No: 760013
- Danışmanlar: PROF. DR. OKAN ÖRSAN ÖZENER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Özyeğin Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 56
Özet
Son teknolojik ve tıbbi gelişmeler sayesinde, kan bileşenleri artık bir bağıştan sonra tam kandan elde edilebilmektedir. Bu bileşenlerden biri de, kanser tedavisi ve diğer cerrahi işlemler de dahil olmak üzere tıp alanlarında geniş bir kullanım alanına sahip olan trombosittir. Trombositlerin çabuk bozulan yapısı nedeniyle, bağıştan sonra altı saat içinde ayrılması önerilmektedir. Ayrıca, trombositler tam kan hacminin yüzde birinden daha azını oluşturmasına rağmen oldukça talep görmektedir. Böylece, hasta ihtiyaçlarını karşılayan etkin bir trombosit tedarik zincirine ihtiyaç olduğu ortaya çıkmaktadır. Trombositlerin sağlık hizmetlerindeki önemi, çabuk bozulabilirlikleri, sınırlı tedarikleri ve etkili trombosit tedarik zinciri, iyi yönetilen tam kan alma işlemlerine dayanmaktadır. Bu çalışmada, kan bağışı merkezlerinden (BDS) tam kan bağışlarının toplanmasına odaklanılan bir kan alma problemi (BCP) ele alınmaktadır. BCP'nin temel halinden farklı olarak, her bir kan toplama aracını (BCV) bir dizi BDS'lere atama varsayımını esnetmenin yanı sıra, kanın işlem süresi sınırını ve donörlerin keyfi bağış modellerini ele almaktayız. Bu nedenle, kümelenmemiş maksimum kan alma problemini (NC-MBCP) BCP'nin bir çeşidi olarak tanımlanmaktadır.Bu problemdeki amaç, BDS'lerden kan toplayan ve trombosit üretimi için kullanılamaz hale gelmeden önce bir merkezi işleme tesisine aktaran bir dizi BCV'yi kullanarak çok sayıda BDS'den toplanan toplam trombositleri maksimize etmektir. Bu çalışmada, problemin karmaşıklığında önemli bir artışla sonuçlanan BDS'lerden kümeleme gereksinimini esnetirken trombosit toplamaları için rotalama kararları incelenmektedir. Problemi çözmek için, problemin kümelenmiş varyantı için literatürdeki en iyi çözüm üzerinde önemli iyileştirmeler sağlayan bir hibrit genetik algoritma ve bir istilacı yabani ot optimizasyon algoritması önerilmektedir. Önerilen hibrit genetik algoritma ortalama %9,40 ve istilacı yabani ot optimizasyon algoritması ile ortalama %9,14 iyileştirme ile daha iyi performans göstermektedirler.
Özet (Çeviri)
Thanks to recent technological and medical advances, blood components can now be extracted from whole blood after a donation. One of such components is the platelet, which has a wide range of uses in medical fields, including cancer treatment and other surgical procedures. Due to the perishable nature of platelets, it is recommended that the separation occurs within six hours after the donation. Moreover, platelets constitute less than one percent of the whole blood volume, yet they are highly demanded. Thus, it becomes apparent that there is a need for an effective platelet supply chain that meets patient needs. Given the importance of platelets in healthcare, their perishability, and their limited supply, an effective platelet supply chain leans on well-managed whole blood collection operations. In this study, we consider a blood collection problem (BCP) focusing on the collection of whole blood donations from the blood donation sites (BDS). Different from the basic form of BCP, we consider processing time limit of blood and arbitrary donation patterns of donors as well as relaxing the assumption of assigning each blood collection vehicle (BCV) to a set of BDSs. Therefore, we define the non-clustered maximum blood collection problem (NC-MBCP) as a variant of BCP. In this problem, the goal is to maximize the total platelets collected from numerous BDSs utilizing a set of BCVs that collect blood from those BDSs and transfer it to a central processing facility before it becomes non-usable for platelet production. In this study, we examine routing decisions for platelet collections while relaxing the clustering requirement from the BDSs, resulting in a significant increase in the complexity of the problem. In order to solve the problem, we propose a hybrid genetic algorithm and an invasive weed optimization algorithm that provide considerable improvements over the best solution in the literature for the clustered variant of the problem and outperform it by 9.40% improvement by the hybrid genetic algorithm and 9.14% improvement by the invasive weed optimization algorithm on average.
Benzer Tezler
- A hybrid deep learning metaheuristic model for diagnosis of diabetic retinopathy
Diyabetik retinopatinin tanısı için hibrit bir derin öğrenme meta-sezgisel modeli
ÖMER FARUK GÜRCAN
Doktora
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA
- Hybridization of probabilistic graphical models and metaheuristics for handling dynamism and uncertainty
Değişimin ve belirsizliğin ele alınması için olasılıksal çizgesel biçelerin ve sezgi-üstlerinin melezleştirilmesi
GÖNÜL ULUDAĞ
Doktora
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE ŞİMA UYAR
- Tek değişkenli ve çok değişkenli dağılımların parametre tahmini için metasezgisel yaklaşımlar
Metaheuristic approaches for estimating parameters of univariate and multivariate distributions
AYNUR YONAR
Doktora
Türkçe
2020
İstatistikSelçuk Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİMET YAPICI PEHLİVAN
- Solution approaches for multi objective parallel machine scheduling problems
Çok amaçlı paralel makine çizelgeleme problemleri için çözüm yaklaşımları
ASEEL NASSER HUSSEIN SABTI
Doktora
İngilizce
2017
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAnadolu Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ZEHRA KAMIŞLI ÖZTÜRK
- Dönüştürülmüş dağılımlarda meta-sezgisel yaklaşımlar ile parametre tahmini
Metaheuristic approaches to parameter estimation in transmuted distributions
SHUAIB MURSAL İBRAHIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İstatistikNecmettin Erbakan Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYDIN KARAKOCA