Theses supervised by Prof. Dr. Nihal Erginel
14 theses · Anadolu University, Eskişehir Technical Üniversity
Çok periyotlu ve ertelenebilir talepli açık uçlu araç rotalama problemi
Klasik araç rotalama probleminin bir çeşidi olan Açık Uçlu Araç Rotalama Probleminde (AUARP), araçlar müşterilere hizmet verdikten sonra depoya geri dönmek zorunda değillerdir. AUARP'de, araç kapasite kısıtları altında tüm müşteri talepleri karşılanırken, toplam taşıma maliyetlerinin en küçüklenmesi amaçlanmaktadır. Bu tez kapsamında, Çok Periyotlu Ertelenebilir Talepli Açık Uçlu Araç Rotalama Problemi (ÇP-ET-AUARP) ele alınmış ve bu problem için iki farklı matematiksel model oluşturulmuştur. Ele alınan problemde, tek seferlik statik rotalama yerine farklı günlerde gelen siparişlerin ertelenmesi ve birleştirilmesi söz konusudur. Siparişlerin birleştirilmesi taşıma maliyetlerinde azalma sağlarken, depoda tutma maliyetlerinde artışa neden olabilmektedir. Kurulan matematiksel modeller, bu ödünleşmeye bakarak toplam taşıma ve stoklama maliyetlerini en küçüklemeyi amaçlamaktadırlar. Bu çalışmada literatürde yer alan ÇP-ARP çalışmalarından farklı olarak, her bir müşterinin bir planlama dönemi boyunca birden fazla talebinin olabilmesi durumu ilk kez göz önünde bulundurulmuştur. Oluşturulan matematiksel modeller, doğrusal olmayan fonksiyonlar içermektedir. Doğrusal olmayan modeller ile optimal çözümün bulunması zor ve zaman alıcı olduğundan, kurulan modellere doğrusallaştırma metodu uygulanmıştır. Modeller 5, 7 ve 9 müşteriden oluşan gerçek hayat veri setleri için çözülmüştür. Problemin NP-zor yapısı nedeniyle küçük boyutlu örnekler seçilmiştir. Anahtar Kelimeler: Açık uçlu araç rotalama problemi, Çok periyotlu araç rotalama problemi, Ertelenebilir talep
Analitik serim süreci yöntemi ile Türkiye için en uygun yenilenebilir enerji kaynağı alternatifinin analizi
Enerji, günümüzde yaşamın temel unsurlarından biri haline gelmiştir. Ona olan ihtiyacımız, beraberinde tükenme korkusunu da getirmiştir. Teknoloji ve sanayileşmenin giderek artan hacmi karşısında, var olan doğal kaynakların değeri anlaşılmakta olup bunlardan enerji elde etmek ise artık birçok ülkenin başlıca gayesi olmuştur. Bu çalışmanın amacını; Analitik Serim Süreci Yöntemi kullanılarak Türkiye için en uygun yenilenebilir enerji kaynağı alternatifinin belirlenmesi ve diğer yenilenebilir enerji kaynağı alternatiflerinin öncelik değerlerine göre sıralanması oluşturmaktadır. Bu yaklaşıma uygun nitelikte belirlenen kriterler, yenilenebilir enerji kaynakları üzerine uzman birinin değerlendirmesine sunulmuştur. İkili karşılaştırmaları yapılan teknik, ekonomik, sosyal, sürdürülebilirlik ve çevresel kriterleri ve enerji alternatifleri için ağırlıklar hesaplanmıştır. Analiz sonucunda sırasıyla; rüzgar, güneş, hidrolik, biyokütle, hidrojen, jeotermal ve deniz kökenli enerji alternatiflerinin Türkiye için uygun olabileceği tespit edilmiştir.
Gerçek hayat maliyetlerini göz önüne alan açık uçlu araç rotalama problemi için bir melez genetik algoritma önerisi
Açık uçlu araç rotalama problemi (AUARP), belirli kısıtlar altında depoya geri dönmeyen araçların kat ettiği toplam mesafenin en küçüklenmesi olarak tanımlanmaktadır. Aslında gerçek hayatta birçok lojistik firması maliyet hesabını kat edilen toplam mesafeye göre yapmamaktadır. Çoğunlukla, belirli noktalar için tercih edilen standartlaştırılmış güzergahlar söz konusudur. Bu belirli standart güzergahlar izlendiğinde ortaya çıkan maliyetler de o noktaların standart maliyetleri olur. Standart maliyet yaratan bir noktaya sahip bir rotanın toplam maliyetinin belirlenmesi için, bu maliyete uğrama maliyeti ve standart rotadan sapma maliyeti de eklenmektedir. Bu çalışmada, standart rota maliyetleri, uğrama maliyetleri ve rotadan sapma maliyetleri adı verilen gerçek hayat maliyetleri, açık uçlu araç rotalama problemlerinde ana maliyetler olarak ele alınarak model oluşturulmuştur. Problem NP-Zor yapıda olduğu için kesin çözüm üreten yazılımlar problemin çözümünde yeterli olmamaktadır. Metasezgiseller, akla yatkın bir sürede yeterince iyi sonuçlar elde etmek için iyi bir yol olduğundan çözüm, bir melez genetik algoritma ile yapılmıştır.
Konaklama işletmelerinin hizmet kalitesinin değerlendirilmesi için sezgisel bulanık AHP ve TOPSIS yöntemlerinin kullanılması
Küreselleşmenin hızla genişleyip rekabet edebilmenin son derece kritik nokta olduğu iş dünyasında, hizmet kalitesinin önemi büyüktür. Hizmet sektöründe faaliyet gösteren işletmeler, müşteri memnuniyetini iyi hizmet sunarak kazanırlar. Özellikle, turizm sektörünün büyük paydaşlarından biri olan ve piyasada çok fazla rakibi bulunan konaklama işletmeleri için hizmet kalitesinin ölçülmesi ve iyileştirilmesi, müşteri memnuniyetini arttırarak rekabet avantajı elde etmenin yanı sıra işletmenin değerini de arttırmaktadır. Otellerin yıldız sayısı hizmet kalitesi göstergesi olmadığından, işletmenin hizmet kalitesinin ölçülmesi için özel tekniklere ihtiyaç vardır. Bu çalışmanın amacı, Elazığ'da hizmet veren dört yıldızlı otellerden hizmet kalitesi en iyi olan otelin çok kriterli karar verme yöntemleri ile belirlenmesidir. Çalışma sonuçlarının etkenliğini arttırmak amacıyla bulanık mantık yaklaşımları benimsenerek karar vericilerin karar verme süreçleri kolaylaştırılmıştır. Hizmet kalitesinin, "Fiziksel Özellikler", "Güvenilirlik", "Heveslilik", "Güven" ve "Empati" boyutlarında ele alındığı çalışmada, kriterlerin önem dereceleri AHP yöntemi ile belirlenmiştir. Otel misafirlerinin algıladıkları hizmet kalitesi TOPSIS yöntemi ile analiz edilip en iyi hizmet kalitesine sahip olan otel belirlenmiştir.
Bilişim projelerinin seçim kriterlerinin belirlenmesi ve sıralanmasında aralık tip 2 bulanık analitik hiyararşi süreci metodu kullanılması
Devletler belirli sektörlerin gelişmesi, uluslararası rekabet gücünün oluşturulması ve markalaşması amacıyla işletmelere çeşitli şekillerde yardımlarda bulunmakta veya teşvikler sağlamaktadır. Türkiye'de uygulanan ekonomik ve mali politika dikkate alındığında bilişim, eğitim, sağlık, tarım, turizm gibi birçok sektöre devlet tarafından sağlanan teşvik ve yardımların mevcut olduğu görülmektedir. Bu çalışmada devlet tarafından teşvik verilen sektörlerden biri olan bilişim sektöründeki desteklenecek bilişim projelerin seçiminde kullanılacak kriterlerin ve ağırlıklarının belirlenmesi amaçlanmıştır. Kriterler ülkemizde bilişim sektörüne destek veren kamu kurumlarından birinde çalışmakta olan uzmanların görüşleri de dikkate alınarak oluşturulmuştur. Kriter ağırlıkları Aralıklı Tip-2 Bulanık Analitik Hiyerarşi Metodu ile hesaplanmıştır. Kamu kurumuna destek başvurusu yapılan projeler bu metoda göre sıralanmıştır. Önerilen yaklaşımla karar vericiler için farklı bir bakış açısı kazandırılmıştır.
Veri madenciliği ile diyabet hastalığı teşhisinde karma sınıflandırıcı algoritma önerilmesi ve karar destek sistemi geliştirilmesi
Diyabet, uzun dönemde insan vücudunda pek çok hasara sebep olmaktadır. Dünyada 463 milyon insanın diyabet hastalığına sahip olduğu tahmin edilmektedir. Diyabetli hastaların %50,1'i hastalığından habersiz bir şekilde yaşamına devam etmektedir. Diyabet hastalarını tamamen iyileştirebilen bir tedavinin olmadığı ve hastalığından habersiz çok sayıda insanın var olduğu düşünüldüğünde erken teşhisin büyük bir öneme sahip olduğu söylenebilir. Bu çalışmada hastalık teşhisi için veri madenciliği tekniklerinden birisi olan sınıflandırma algoritmalarından faydalanılmıştır. Veri setini en iyi temsil edebilecek değişkenlerin belirlenmesi amacıyla öznitelik seçimi yapılmıştır. Seçilen öznitelikler ile sınıflandırma algoritmalarının başarıları WEKA programında test edilmiştir. En iyi sonuç veren algoritmalardan Naive Bayes, yapay sinir ağları ve karar ağacı algoritmaları birlikte kullanılarak karma bir yöntem önerilmiştir. Sınıflandırma algoritmalarının çoğunluğun tahmin sonucu dikkate alınarak oluşturulan karma yöntemin sınıflandırma başarısının algoritmaların bireysel sınıflandırma başarılarından daha yüksek olduğu görülmüştür. Visual Studio programında C# programlama dili ile veri girişi yapılmasını kolaylaştıracak görsel bir arayüz tasarlanmıştır. Oluşturulan arayüz ile kullanıcı hekimlerin öğrenmek istedikleri sonuçları karmaşıklıklar olmadan görebilmeleri sağlanmıştır.
Deney tasarımı ve çok kriterli karar verme yöntemleri kullanılarak plastik enjeksiyon çevrim süresinin optimizasyonu
Optimizasyon, bir sistemde bulunan kaynakların (zaman, maliyet, işgücü, kapasite vs.) en verimli şekilde kullanarak belirlenen hedefin en iyilenmesi için uygulanması gereken işlem veya metotların bütünüdür. Deney tasarımı, süreç girdilerinde yapılan değişikliklerin, süreç çıktısı üzerinde etkisinin analiz edilme yöntemidir. Sistemde var olan faktörlerin, çıktı üzerinde etkilerinin hangi boyutlarda olduğunu en az deney sayısıyla bulmaya yarayan etkin bir yöntemdir. Çok kriterli karar verme yöntemleri ise, karar sürecini belirlenen kriterlere göre modelleyerek, karar verme sürecinde elde edilecek faydayı en iyileyecek şekilde analiz etme çalışması bütünüdür. Birden fazla kriter altında, çok sayıda alternatif arasından karar verici için en faydalı olanının seçilmesi durumunda başvurulan bir yöntemdir. Bu çalışmada, plastik enjeksiyon sektöründe en yaygın yöntem olarak kullanılan kalıplama yöntemi ile gerçekleştirilen üretim prosesinin çevrimini en aza indirgeme konusu altı sigma yaklaşımı ile ele alınmıştır. Problemin çözümünde ilk olarak, çalışma yapılacak kalıbın seçimi çok kriterli karar verme yöntemleriyle belirlenmiştir. İkinci aşamada ise kesirli faktöriyel tasarım yöntemi ile deneyler tasarlanmış ve analiz edilmiştir. Çevrim süresini en azlayacak faktörler ve seviyeleri belirlenmiştir. Son bölümde ise belirlenen kalıp ve yapılan optimizasyon işlemleri ile birlikte geçmiş ve şimdiki durum karşılaştırılmıştır.
İstatistiksel yöntemler ve makine öğrenmesi teknikleri ile sağlık sektörü verilerine ilişkin sınıflandırma modellerinin karşılaştırılması
Günümüzde mühendislik, tıp, ekonomi vb. sektörlere ait verilerin analiz edilerek anlamlı birer yol gösterici olabilmesi ve karar alma süreçlerini etkilemesi önem kazanmıştır. Veri analizlerinin objektif ve güvenilir sonuçlara sahip olabilmesi amacıyla uygun yöntemlerin kullanılması araştırma süreçlerine katkı sağlamaktadır. Çalışmada sağlık sektöründeki kanser, KOAH ve kalp yetmezliği olan kişilerin klinik verileriyle istatistiksel çıkarımlar yapılması amaçlanmıştır. Çalışmanın birinci adımında, makine öğrenmesi yöntemleri arasında da gösterilen lojistik regresyon ile düzenlileştirme yöntemlerinden ridge regresyon, lasso regresyon ve elastic net regresyon kullanılarak üç farklı veri setinde analiz edilmeye çalışılmıştır. Görselliği ve işlemsel kolaylığı sebebiyle en sık kullanılan yöntemlerden biri olan karar ağaçları ile CART algoritması ve C5.0 algoritması da çalışmaya dahil edilmiştir. Çalışmanın son adımında, RStudio'da gerçekleştirilen analizlerin sonuçları çeşitli performans kriterleriyle karşılaştırılarak çıkarımlarda bulunulmuştur.
Metin madenciliği teknikleri ile Türkçe müşteri yorumlarının analizi
Çağımızda, teknolojinin ivme kazanarak gelişmesi tüketicilerin satın alma faaliyetlerini e-ticaret platformlarına taşımalarına sebep olmuştur. Bu durum, satın alma esnasında incelenen müşteri yorumlarının değerini artırmıştır. Referans niteliği taşıyan bu müşteri yorumları, ürün veya hizmetler hakkındaki memnuniyet ve şikayetleri temsil ettiğinden dolayı hem bireyler hem de şirketler için bir rapor sunmaktadır. Özellikle, şirketler yapılan olumsuz yorumları en hızlı şekilde tespit etmek ve bu sayede iş iyileştirme yapmak için çeşitli metin madenciliği tekniklerini kullanmaktadırlar. Ancak, Türkçe metinlerin analizi üzerine yapılan çalışmalar az sayıdadır. Buradan hareketle, Türkçe müşteri yorumlarını olumlu, olumsuz ve tarafsız olarak sınıflandırmak için metin madenciliği ve doğal dil işleme tekniklerinden yararlanılmıştır. Bu doğrultuda, Türkçe için yeni özgün sözlüklerin ve dil kurallarının üretildiği sözlük tabanlı bir yaklaşım olan Sözlük Tabanlı Puanlama Sistemi (STPS) önerilmiştir. STPS algoritması, metin içindeki kelimeleri anlam bakımından inceleyerek derecelendiren ve metnin anlamını daha doğru tespit etmeye yarayan kuralları içeren yeni bir yaklaşımdır. Önerilen yaklaşım ile, bir e- ticaret platformundan elde edilen müşteri yorumları analiz edilmiştir. Algoritmanın tahminleri beş farklı makine öğrenmesi yöntemiyle çeşitli performans metrikleri altında karşılaştırılmıştır. STPS algoritmasının metin sınıflandırmadaki başarım değerleri yüksektir.
New product design with sustainability driven quality function deployment reinforced by patent mining
In today's business environment, companies need a systematic new product development process that is not only a customer expectations but also sustainability requirements in a short time. QFD is a structural approach to deploy the customer expectations to the product characteristics and production parameters. Besides this, companies should adopt technological developments to their product and production process for maintaining their lives under competitive market conditions. The most reliable and safety way to be aware of the technological developments is to keep track the related patents. But the abundance of patents makes them difficult to track. Patent mining is an effective way to reach the related patents and benefit them. In this study, a new methodology is proposed for integrating sustainability requirements of product besides customer expectations named "New product design with sustainability driven QFD reinforced by patent mining". Sustainability is considered as three dimensions; economic, social and environmental issues. In the proposed methodology, the first matrix of QFD called house of quality (HoQ) is expanded by defining sustainability requirements. AHP is carried out to determine the importance degree of requirements in the HoQ matrix. An intermediate stage is injected into the process planning matrix, the third matrix of QFD, to increase the quality and inclusiveness of the inputs. In the intermediate stage, it is suggested to carry out a patent mining study for the critical processes. The case study on a proposed methodology is implemented on the horizontal stabilizer of the F-16 aircraft. Four stages of QFD are carried out that there are very few studies in the literature that do this. A patent mining study is applied to composite material technology for stabilizer parts. Lingo clustering algorithm was used to identify cluster labels. It is aimed to contribute to the increase of the locality and nationality ratio of the Turkish Air Force by making the product design of this part.
Novel clustering algorithms: entropy based neighborhood merging (ENM) and simultaneous feature selective clustering (SFSC)
Clustering is an unsupervised machine learning approach that is frequently used by researchers in data science. It can be defined as the process of dividing a data set into subsets such that similar elements are in the same subset and/or dissimilar elements are in different subsets. In the state of art for clustering literature, clustering methodologies are challenged by some issues such as arbitrary geometric shaped clusters, density variations, multidimensional feature space and overcoming these issues within reasonable computational complexity and within a user friendly environment. In this thesis, novel clustering methodologies (Entropy Based Neighborhood Merging – ENM and Simultaneous Feature Selective Clustering - SFSC), are proposed for arbitrary geometric shaped clusters along with the density variations and multidimensional feature space respectively. These algorithms are based on some statistical concepts such as Shannon's Entropy, Symmetric Relative Entropy and Isotropic Position. Experimental analysis of both ENM and SFSC are carried out on benchmark datasets to show their applicability and efficiency on clustering. Furthermore, two case studies are given (seismic zone detection and churn analysis) for the real-time applications of both algorithms. The experimental analyzes and the case studies showed that, ENM and SFSC are efficient methodologies for the relevant challenging issues and they have high levels of applicability, interpretability and user friendly character.
Perakende sektöründe ikinci el araç fiyat tahminlemesinde makine öğrenmesi yöntemlerinin karşılaştırılması
Perakende sektöründe, araç fiyat tahminleme konusu, doğru fiyatlandırma stratejileri geliştirmek için önemli bir araçtır. Günümüzde, veri bilimi ve makine öğrenmesi teknikleri sayesinde, eldeki veriler kullanılarak yüksek doğrulukta fiyat tahminleri yapmak mümkündür. Bu bağlamda, çalışma, perakende sektöründeki araç satıcılarının, müşterilerin ve diğer paydaşların karar verme süreçlerinde doğru ve etkili bir yöntem sağlamak için farklı makine öğrenmesi algoritmaları kullanarak araç fiyat tahminlemesi yapmayı amaçlamaktadır. Çalışmada kullanılan veri seti Robotik Süreç Otomasyonu (Robotic Process Automation-RPA) teknolojisinde bilinen Uipath aracı ile www.arabam.com web sitesinden elde edilmiştir. Araçların fiyatını tahmin etmeye yönelik farklı makine öğrenme tekniklerinden Yapay Sinir Ağı, XGBoost, Rastgele Orman ve Destek Vektör Makineleri kullanarak modeller oluşturulmuştur. Oluşturulan modeller analiz edilmiş ve görselleştirilmiştir. Modeller karşılaştırılmış ve ele alınan örnekler için en uygun modeller belirlenmiştir. Modellerin karşılaştırılmasında literatürde yaygın olarak kullanılan performans kriterleri tercih edilmiştir. K-katlamalı çapraz doğrulama ile eğitim ve test veri setleri oluşturulmuş ve sonuçlar, ortalama mutlak hata (Mean Absolute Error -MAE), hata kareleri ortalaması (Mean Squared Error-MSE), hata kareleri ortalamasının karekökü (Root Mean Square Error-RMSE) ve R-kare ile değerlendirilmiştir. Kullanıcıların, en uygun tahmin modelini doğru ve etkin bir şekilde kullanabilmeleri için, Python programlama dilinde kullanılan grafiksel kullanıcı arayüzü kitaplığı olan Tkinter programı ile bir karar destek sistemi oluşturulmuştur. Böylece ikinci el araç satın almak isteyen kişiler, araç özelliklerini karar destek sistemine girerek, aracın fiyat tahminlemesini yapabileceklerdir.
Sezgisel bulanık sayılara dayalı Weibull dağılımı kullanılarak yaşam fonksiyonunun tahmini ve uygulaması
Bir insanın, sistemin, bileşenin ya da ürünün ömrünün rastgele ve öngörülemez olduğu bilinen bir gerçektir. Bu nedenle, herhangi bir bireyin ömrü belirlenmek istendiğinde istatiksel yöntemleri içeren yaşam analizi kullanılır. Yaşam analizi, yaşam süresi verilerinin istatistiksel dağılımlarını belirleyerek popülasyonun ömrü hakkında tahmin yapmaya çalışmaktadır. Yaşam analizi konusunu ele alan bu çalışma, ürün parçalarının yaşam sürelerinin gözlemlenmesi ve yaşam süreleri dağılımlarının tespit edilerek beklenen yaşam sürelerinin hesaplanmasını amaçlamaktadır. İlgilenilen konu bir parçanın yaşam süresi olduğunda, çalışmanın başlangıcından sonuna kadar parçanın gözlem altında bulundurulması çeşitli nedenlerden dolayı mümkün değildir. Bu durum, analizde kullanılmak için elde edilen verilerde yüksek derecede belirsizlikler meydana getirir. Bu nedenle çalışmada, veriler üçgen sezgisel bulanık sayı olarak elde edilmiş ve analizin matematiksel çözümlemelerinde bulanık küme teorisi kullanılmıştır. Dolayısıyla veriler bulanık sayı olduğu için yaşam süresi dağılımları da bulanık ortamda analiz edilmiştir.
Parça güvenilirliğinin dönemler bazında modellenmesi, parametre tahmini, analizi ve bir uygulama
Güvenilirlik, bir cihazın, ürünün veya sistemin belirtilen çalışma koşullarında belirli bir süre boyunca arıza yapmama olasılığıdır. Ürün güvenilirliği, garanti süresinin değerlendirilmesinde kullanılan önemli bir faktördür. Garanti tahmininde yapılan bir hatanın firmalar için çok pahalıya gelebileceği konusunda önemli bir rol oynamaktadır. Garanti süresi üzerindeki arızalar; ürün ile ilgili alınan kararlarla belirlenen ürün güvenilirliğiyle bağlantılıdır. Bu çalışmada, kompresör üretimi yapan bir işletmede bir uygulama yapılmıştır. İşletmede üretilen ürünlerin bir modeli hakkında arıza kayıtlarıyla ilgili yetkili servis verilerinden bilgiler edinilmiştir. Ürün arızalanana kadar geçen süreler, farklı dönemler halinde incelenmiştir. Bu arıza sürelerinin dağılımları ve parametreleri tahmin edilmiştir. Bunlardan hareketle ürünün güvenilirlik analizi çalışması yapılmıştır. Dönemler arasındaki farklılıklar ile ilgili analizler yapılmıştır.