Evolutionary multiobjective optimization for the nurse scheduling problem
Evrimsel çok amaçlı optimizasyon hemşirelik planlama sorunu
- Tez No: 823887
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET ÜNVEREN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dogu Akdenız Unıversıtesı-Eastern Medıterranean Unıversıty
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Hemşire iş akış programı problemi, hemşireler için makul ve verimli olan bir iş programını ortaya koymaktadır. Bu tez, çoklu-fonksiyonel kalıtsal algoritmaları kullanarak hemşire iş akış programı probleminin iki farklı yöntemle çözümünü ortaya koyar. Hemşire iş akış programı problemi çözümünde birbirine zıt birden çok fonksiyon bulunmaktadır. Sunulan yöntem hemşire iş akış problemini çözmede mevcut metodlardan daha iyi olduğunu kanıtlamıştır. Sunulan yöntem hemşire iş akış programı problemini hemşireler için 3 vardiya modelini kullanarak çözmüştür. Çoklu-fonksiyonel kalıtsal algoritmalara ekstra hafıza eklenerek çözümler üretilmiş, hafıza olmadan elde edilen çözümler ve mevcut yöntemlerle elde edilen çözüm karşılaştırılmıştır. Yapılan karşılaştırmaların sonuçları sunulan metodun gerçek hemşire iş akış problemlerinin çözümlerindeki yetenek ve esnekliklerini göstermektedir
Özet (Çeviri)
Nurse scheduling problem (NSP) is the problem of determining a reasonable and efficient work schedule for nurses. This thesis presents a new external memory-based approach along with Multi-Objective Genetic Algorithms (MOGA) to solve multiobjective NSPs. In multiobjective modeling of NSPs, there are several objectives which are in conflict with each other, and there are some hard constraints that should be satisfied in any solution. The presented approach can solve multiobjective NSPs in an efficient way. As demonstrated by the experimental results, MOGA together with the maintained external memory extracted significantly more nondominated solutions compared to MOGA without an external memory. The state of the art and open issues in the area will be addressed in this study. The thesis recommends external memory technique over the others.
Benzer Tezler
- Preference-driven evolutionary meta-heuristics for multiobjective combinatorial optimization
Çok amaçlı birleşi problemleri için tercihlerce yönlendirilen evrimci meta-sezgisel yöntemler
FATMA SELCEN PAMUK
Doktora
İngilizce
2001
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiPROF.DR. MURAT KÖKSALAN
- Çok kriterli optimizasyon için genetik algoritma yaklaşımları
Genetic algorithm approaches for multiobjective optimization
TAHİR SAĞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET ÇUNKAŞ
- An approach to the hybrid organization of the shop layout
İmalat atölyesi yerleşiminde bir karma düzenleme yaklaşımı
ERDEM ZENGİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2007
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ORHAN FEYZİOĞLU
- Multiobjective evolutionary feature subset selection algorithm for binary classification
İkili sınıflandırma için çok amaçlı evrimsel öznitelik alt kümesi seçimi algoritması
FİRDEVSİ AYÇA DENİZ KIZILÖZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET COŞAR
YRD. DOÇ. DR. TANSEL DÖKEROĞLU
- An interactive preference based evolutionary algorithm for the clustering problem
Kümeleme problemi için etkileşimli tercih tabanlı bir çok amaçlı evrimsel algoritma
KEREM DEMİRTAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Bölümü
DOÇ. DR. ESRA KARASAKAL
PROF. DR. NUR EVİN ÖZDEMİREL