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: Doğu Akdeniz Üniversitesi-Eastern Mediterranean University
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 69
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
- Sürdürülebilir toplu konut yerleşmesi tasarımı için Pareto genetik algoritmaya dayalı bir model önerisi: SSPM
A model for sustainable site layout design with pareto genetic algorithm: SSPM
YAZGI AKSOY
- Sürü zekâsı kullanarak renkli görüntü segmentasyon tekniklerinin geliştirilmesi
Development of color image segmentation techniques using swarm intelligence
TAHİR SAĞ
Doktora
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ÇUNKAŞ
- Preference-based flexible multiobjective evolutionary algorithms
Tercihe dayalı esnek çok amaçlı evrimsel algoritmalar
İBRAHİM KARAHAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. 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
- Sınırlı sırt çantası problemlerinin çözümünde nöroevrim
Neuroevolution for solving bounded knapsack problem
HEDİYE ALTIN