Doktor nöbet çizelgeleme problemi için ağırlıklı hedef programlama tabanlı genetik algoritma
Genetic algorithm based on weighted goal programming for doctor rostering problem
- Tez No: 780446
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ DERYA DELİKTAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Deney tasarımı, Genetik algoritmalar, Hedef programlama, Nöbet çizelgeleme, Çizelgeleme, Experimental design, Genetic algorithms, Goal programming, Duty scheduling, Scheduling
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kütahya Dumlupınar Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Sağlık hizmeti alanında, hastaneler için kesintisiz hizmet esastır. Bu nedenle, vardiyalı çalışma, talep kısıtları ve devlet düzenlemeleri gibi kısıtların karşılanabilmesi açısından oldukça önemli bir rol oynamaktadır. Doktor nöbet çizelgeleme problemi, problemin karmaşıklığı ve büyüklüğü sebebiyle NP-zor problem grubu içerisinde tanımlanmaktadır. Bir çizelgeleme süreci sırasında, atamaların adilliği, hastane yönetim politikaları ve hükümet düzenlemeleri dâhil olmak üzere ilgili pek çok faktör hesaba katılmalıdır. Bu çalışma, hastane gereksinimlerini, doktorlar arasındaki adilliği karşılayabilen ve doktor tercihlerini göz önünde bulunduran bir nöbet cetveli çizelgeleme sistemi oluşturmayı amaçlamıştır. Ele alınan nöbet cetveli çizelgeleme probleminin çözümü için bir ağırlıklı hedef programlama-tabanlı genetik algoritma önerilmiştir. Önerilen model Kütahya Evliya Çelebi Eğitim ve Araştırma Hastanesi Dahiliye Departmanı ve İç Hastalıkları Departmanı'na uygulanmıştır. Gelecekte, oluşabilecek problem boyutları, şartları ve farklı tercih modelleri düşünülerek 15 farklı senaryo oluşturulmuştur. Bu senaryolarla önerilen algoritmanın farklı durumlarda da uygulanabilir olduğu gösterilmiştir. Önerilen algoritmanın parametreleri, bir deneysel tasarım yöntemiyle kalibre edilmiştir. Bu çalışma ile iki ana katkıda bulunulmuştur. Araştırmacılar için yeni kısıtlara sahip bir model önerilmiştir. Ek olarak, problemin çözümü için bir ağırlıklı hedef programlama-tabanlı genetik algoritma önerilerek gerçek-hayat problemine uygulanmıştır.
Özet (Çeviri)
In the field of healthcare, undisrupted service is essential for hospitals. Therefore, shift work plays a vital role in the aspect of satisfying the constrictions such as coverage requirements and government regulations. Doctor rostering problem is classified as an NP-hard problem due to its complexity and scale. Involving fairness of assignments, hospital management policies, and government regulations many related factors must be taken into account during a scheduling process. This study aims to generate a rostering system that can satisfy the requirements of the hospital, fairness amongst the doctors, and reckons with the preferences. A genetic algorithm based on weighted goal programming model was proposed to solve the doctor rostering problem. The proposed model was applied to the Internal Diseases Department and the Lateral Branches Department of Kütahya Evliya Çelebi Education and Research Hospital. 15 different scenarios were constructed considering different problem scales and different preference patterns of the doctors for the future. It is approved that the proposed algorithm can be applied to different problem scales and conditions. The parameters of the proposed algorithm parameters were calibrated with an experimental design method. In this study, two main contributions were presented. A model with new constraints was introduced for researchers. In addition, a genetic algorithm based on weighted goal programming was proposed to solve the problem and applied to a real-case study.
Benzer Tezler
- Menkul kıymet yatırımları açısından sermaye piyasası kanununa göre yayınlanan finansal tablo ve raporların yeterliliği
Başlık çevirisi yok
HAMDİ AYDIN
- Sendikalar ve ekonomik gelişme: İşçi örgütlerinin yatırım ve kooperatifçilik faaliyetleri
Başlık çevirisi yok
AYSEN TOKOL
