1,658
Archived Theses
0
DOIs Assigned
0%
DOI Rate
Discipline
Efficient machine learning models for cancer biology
In the recent past, a variety of multiple kernel learning algorithms has been proposed in machine learning literature. A kernel corresponds to a measure of similarity between the data instances while multiple kernels correspond to multiple different measures of similarity. Learning with multiple kernels, in brief, serves to perform learning while integrating different inputs originated from different feature representations. This thesis contains three main extensions to original multiple kernel learning framework together with their implementations on cancer data sets. Identification of molecular mechanisms that determine tumor progression in cancer patients is a prerequisite for developing new disease treatment guidelines. Even though the predictive performance of current machine learning models is promising, extracting significant and meaningful knowledge from the data simultaneously during the learning process is a difficult task considering the high-dimensional and highly correlated nature of genomic data sets. Thus, there is a need for models that not only predict tumor volume from gene expression data of patients but also use prior information coming from pathways/gene sets during the learning process to distinguish molecular mechanisms that play crucial role in tumor progression and disease prognosis. In this thesis, we demonstrate a novel machine learning algorithm, PrognosiT, that combines optimization and kernel learning. Instead of initially choosing several pathways/gene sets from a candidate set and training a model on this previously chosen subset of features, our proposed algorithm accomplishes both tasks together. We tested our algorithm on thyroid carcinoma patients using gene expression profiles and cancer-specific pathways/gene sets. Predictive performance of our novel multiple kernel learning algorithm was comparable or even better than random forest (RF) and support vector regression (SVR). It is also notable that, to predict tumor volume, PrognosiT used gene expression features less than one-tenth of what RF and SVR algorithms used. We demonstrated that during the learning process, our algorithm managed to extract relevant and meaningful pathway/gene set information related to the studied cancer type, which provides insights about its progression and aggressiveness. We also compared gene expressions of the selected genes by our algorithm in tumor and normal tissues, and we then discussed up- and down-regulated genes selected by our algorithm, which could be beneficial for determining new biomarkers. The thesis also provides a novel multiple approximate kernel learning framework, namely, MAKL, that is fast, scalable and interpretable. Data set sizes in computational biology have been increased drastically with the help of improved data collection tools and increasing size of patient cohorts. Previous kernel-based machine learning algorithms proposed for increased interpretability started to fail with large sample sizes, owing to their lack of scalability. To overcome this problem, we proposed MAKL, a fast and efficient multiple kernel learning algorithm to be particularly used with large-scale data that integrates kernel approximation and group Lasso formulations into a conjoint model. Our method extracts significant and meaningful information from the genomic data while conjointly learning a model for out-of-sample prediction. It is scalable with increasing sample size by approximating instead of calculating distinct kernel matrices. To test MAKL, we demonstrated our experiments on three cancer data sets (i.e., created using multiple cancer cohort data sets from The Cancer Genome Atlas (TCGA) consortium and a melanoma single-cell data set) and showed that MAKL is capable to outperform the baseline algorithm, extreme gradient boosting, while using only a small fraction of the input features. We also reported selection frequencies of low-dimensional approximation matrices associated with feature subsets (i.e., pathways/gene sets), which helps seeing their relevance for the given classification task. Our fast and interpretable MKL algorithm producing sparse solutions is promising for computational biology applications considering its scalability and highly correlated structure of genomic data sets, and it can be used to discover new biomarkers and new therapeutic guidelines. As another contribution, this thesis provides a novel multiple approximate kernel clustering framework. Kernel-based clustering algorithms are essential to genomic data analysis since they provide detection of nonlinear relationships within the data while offering interpretability using one or more prior information sources. With this motivation, we designed a scalable multiple approximate kernel k-means clustering framework that is compatible with large-scale data sets and combines kernel approximation and k-means clustering approach into the same model. To test our algorithm, we combined information from multiple cancer cohorts provided by TCGA consortium. Our algorithm extracts relevant parts of the prior information to the clustering task while maximizing the silhouette score to improve the clustering results. To test the findings of our clustering framework, we performed k-means clustering on the full data set as a baseline method. The silhouette score resulted from the baseline experiment was 35.8% lower than the one resulted from our algorithm which uses information from only four gene sets instead of all 19 814 genes. Results of our proposed algorithm are supported by the existing literature and our approach is promising to be an easy and efficient way to provide sparse and interpretable results while integrating prior information as approximation matrices to k-means algorithm in a novel way, which may give hope to discover new cancer subtypes and insights related to novel cancer treatment options.
Dynamic routing and scheduling for home healthcare services with cooperating multiple service providers
The importance of home healthcare services has been increasing globally with aging population and the rise of remote activities in our lives. In this thesis, we focus on a daily routing and scheduling problem for home healthcare services considering patient priorities defined according to their health conditions and the dynamic emergence of urgent patient visit requests during the day which is handled by the cooperation of multiple service providers. We optimize multiple objectives in a lexicographic goal programming (LGP) framework. The LGP approach is used for both the static and dynamic problems. The solution to the static problem identifies an initial schedule and a routing plan for each healthcare service provider (HSP) separately. On the other hand, the dynamic problem optimizes the schedules and routes of all HSPs and schedules dynamic emergent patients in addition to the patients scheduled in the initial plan. By means of the dynamic problem, the routing and scheduling plans of the HSPs are re-optimized simultaneously each time an emergent patient arrives. For both problems, a mixed integer linear programming (MILP) model and a greedy randomized adaptive search procedure (GRASP), followed by a variable neighborhood search (VNS) procedure for local improvement, are developed together with a hybrid approach that utilizes both the MILP model and the proposed heuristic. The three approaches are tested through a case study that considers COVID-19 patients in a district of Istanbul. In order to show the effectiveness of cooperation and compare the proposed solution methods, several performance metrics are analyzed through extensive simulation runs. We observe that i) our proposed heuristic approach provides solutions with quality close to or better than those obtained by the MILP run within a time limit, while running in short times, and ii) the cooperation strategy improves system performance significantly in a dynamic setting.
Demir-çelik işletmeleri için bir verimlilik arttırma uygulaması
Demir-çelik sektöründe küresel rekabetin yıldan yıla arttığı günümüzde, diğer birçok sektöre göre daha yüksek maliyetli olan kaynakların etkin kullanılarak mümkün olan en fazla ve en katma değerli çıktıya dönüştürülmesi şirketlerin ayakta kalabilmesi için zorunluluk haline gelmiştir. Demir-çelik sektörünün stratejik bir öneme sahip olması, şirketleri olduğu kadar bu sektörde faaliyet gösteren ülkeleri de bu konuda politikalar geliştirmeye zorlamıştır. Türkiye olarak, büyük bir kısmında dışarıya bağımlı olduğumuz kömür, cevher gibi ana hammaddelerde kontrolümüz dışında gerçekleşen maliyet artışlarının dengelenmesi açısından bu kaynakların demir-çelik işletmelerimiz tarafından etkin kullanımı hayati derecede önemlidir. Bu amacı gerçekleştirmek için, israfların yok edilmesini prensip edinen çeşitli verimlilik arttırma teknikleri kullanılmaktadır. Her bir tekniğin özünde işgücü, malzeme, enerji gibi kaynakların kullanımında katma değer oluşturmayan işlemlerin bertaraf edilmesiyle verimliliğin arttırılması vardır. İşte bu gerçekler ışığında, Türkiye'de yer alan bir demir-çelik işletmesinde verimliliğin arttırılmasına yönelik gerçekleştirilen uygulama kapsamında öncelikle işletme geneli için bir verimlilik arttırma sistematiği kurgulanmış, sistematik dahilinde verimlilik arttırma konusunda çalışacak ekipler oluşturulmuş ve fabrika genelinde verimlilik hakkında eğitim programları düzenlenmiştir. Yine bu sistematik bünyesinde farklı ihtiyaçlar için kullanılabilecek farklı verimlilik arttırma teknikleri belirlenmiş olup bu tekniklerden iş etüdü ve Kalıpların Tek Haneli Dakikalarda Değişimi (SMED) kullanılarak uygulama yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar ise performans ölçümünün ötesinde iyileştirmeye açık alanları ortaya koymaya yarayan genel ekipman etkinliği parametresi kullanılarak değerlendirilmiştir. Son olarak ta sonuçlar analiz edilmiş, iki teknik karşılaştırılmış ve gelecekte yapılabilecek farklı uygulamalarla ilgili görüşler aktarılmıştır.
Hava yolu ekip çizelgeleme problemi için bir sütun oluşturma yaklaşımı ve uygulaması
Ekip çizelgeleme problemi, hava yolu planlamasında karşılaşılan zor ve kapsamlı problemlerden biridir. Personel maliyetleri havayolu şirketinin kontrol edebileceği en büyük gider olduğundan ekipleri uçuş seferlerine etkin olarak atamak havayolu planlamasında oldukça büyük bir önem taşır. Ekip çizelgeleme probleminde, her uçuş seferinin en az bir ekip eşleştirmesi tarafından kapsandığı minimum maliyetli eşleştirmeler kümesi bulunmaya çalışılır. Ancak tüm olası ekip eşleştirmelerini oluşturmak oldukça zordur ve optimal çözümde yer almayacak çok sayıda eşleştirmenin de gereksiz yere oluşturulması anlamına gelir. Bu çalışmada, ekip çizelgeleme probleminin çözümünde literatürde sıkça kullanılan, değişkenlerin dinamik olarak üretildiği bir sütun oluşturma algoritması kullanılmıştır. Ana problem küme kaplama problemi, alt problem ise en kısa yol problemi olarak formüle edilmiştir. Uygun bir çözüm vermeye yetecek sayıda başlangıç eşleştirmesi oluşturulmuş, ana problem ve alt problem iteratif olarak çözülmüştür. Ana problemin çözümünden elde edilen uçuş seferlerine ilişkin dual değerler alt problemin amaç fonksiyonunda kullanılmıştır. Algoritma özel bir havayolu şirketinden alınan verilere uygulanmış ve optimal ekip çizelgeleri oluşturulmuştur.
Hücresel imalat sistemlerinde insan-makina hücreleri oluşturmak için çok amaçlı bir matematiksel programlama yaklaşımı
İmalat sistemlerinin dört temel bileşeni; insan, ekipman, operasyon kuralları ve malzemedir. Hücresel imalat sistemlerinin etkin tasarımı, bu bileşenlerin beraberce ele alınmasını gerekli kılar.Hücresel imalat sistemlerinin tasarımının ilk ve en önemli problemlerinden biri hücre oluşturma problemidir. Bu çalışmada; hücre oluşturma probleminin çözümü için imalatın dört temel bileşenini dikkate alınarak parça- makina ve insan hücrelerini eşzamanlı oluşturan bir matematiksel model önerilmiştir. Model, alternatif rotaları, parça taleplerini dikkate alan, fason imalata, parti büyüklüklerinin bölünmesine izin veren, çok amaçlı 0-1 karışık tamsayılı programlama modelidir. Modeldeki amaçlar, işlem zamanlarının minimizasyonu, satın alınan makina sayısının ve bakımlarının minimizasyonu, hazırlık zamanlarının minimizasyonu, fason imalat maliyetinin, hücreler arası taşımanın ve işe alınan makine operatörlerinin minimizasyonudur. Tümü maliyet minimizasyonu paydasında tek bir kalemde birleştirilmiştir.Önerilen model, literatürden seçilen bir veri kümesinin probleme adaptasyonu kullanılarak incelenmiştir. Model performansı, farklı boyutlardaki problemler için çözüm zamanı, düğüm ve iterasyon sayısı kriterlerine göre değerlendirilmiştir. Önerilen matematiksel modelin, küçük ve orta ölçekli problemlerde uygulanabilir ve faydalı bir yöntem olmaya aday olduğu gözlenmiştir.
Kapasitesiz tesis yeri seçimi problemi için karınca kolonisi en iyilemesi algoritmasına dayalı sezgisel bir yaklaşım
Kapasitesiz tesis yeri seçimi problemi (KTYP), üzerinde en çok çalışılan tesis yeri seçimi problemlerinden birisidir. KTYP, aday tesisler arasından tesis açma sabit maliyeti ve açılan tesislerden müşteri taleplerini karşılama maliyeti toplamını en azlayacak şekilde açılacak olan tesislerin bir kümesinin belirlenmesi problemidir. KTYP, NP-zor problemler sınıfında yer aldığından dolayı bu problemin çözümü için literatürde genel amaçlı sezgisellere dayalı çeşitli algoritmalar geliştirilmiştir. Bu tezde, KTYP için karınca kolonisi eniyilemesine dayalı bir sezgisel algoritma önerilmiştir. Önerilen algoritmanın performansı, test problemleri kullanılarak literatürdeki diğer sezgisel algoritmalar ile karşılaştırmalı olarak incelenmiştir. Deneysel analiz, bu tezde önerilen algoritmanın literatürdeki diğer sezgisel algoritmalar kadar etkin ve hızlı bir algoritma olduğunu göstermiştir.
Bulanık regresyon ile tahmin ve bir uygulama
Aralarında sebep sonuç ilişkisi bulunan bir bağımlı nicel değişkenle, bir veya birden fazla bağımsız nicel değişken arasında ilişki biçimine regresyon, ilişki biçimini gösteren matematiksel ifadeye regresyon modeli denir. Bulanık regresyon, karar verme sürecinde hem nicel hem de nitel değişkenlerin dikkate alınmasına olanak sağlayan problemlerin çözümünde kullanılabilecek karar verme yöntemlerinden birisidir. Bulanık regresyon, sistem yapısındaki belirsizliğe bağlı olarak verilerin tamamının ya da bir kısmının bulanık olması veya sistem yapısının değişkenler arasında kesin ilişkiler tanımlanmasına imkan vermemesi gibi klasik regresyon uygulanmasının önerilmediği durumlarda kullanılan alternatif bir yöntemdir. Bu çalışmada klasik regresyon ve bulanık mantığın tipik bir uygulaması olan bulanık regresyon teorik olarak incelenmiş ve bu kapsamda Ankara'daki konut fiyatlarının tahminine yönelik modeller oluşturularak sonuçlar karar vericiye göre değerlendirilmiştir.
Bir savunma sanayinde çok parçalı projeler için bütçe takip bilgi sistemi tasarımı
Bu çalışmada, bir savunma sanayi firması için bütçe hazırlama problemi ele alınmış ve problemin çözümü için Yönetim Bilgi Sisteminden yararlanarak, Java Program dili ile yazılan program önerilmiştir. Yönetim Bilgi Sistemleri, işletme planlarının ve yönetim fonksiyonlarının etkinliğini arttırmak amacı ile insan ve bilgisayar tabanlı kaynakların toplanması, depolanması, değerlendirilmesi ve kullanımı olarak açıklanabilir. Bu çalışmada, yönetimde bilgi teknolojilerinin nasıl kullanılması gerektiği anlatılmış ve çok parçalı üretim projeleri için bütçe takip sistemi uygulaması yapılmıştır. Bütçe sistemi oluşturulurken, Yönetim Bilgi Sisteminin kuruluş aşamaları tek tek ele alınmıştır. Ayrıca, çok parçalı üretim projelerinin bütçesinin hazırlanmasındaki mevcut sistem ve önerilen sistemin sonuçları karşılaştırılmıştır.
Çok amaçlı hücresel imalat tasarımı ve hidromek silindir üretim tesisinde bir uygulama
Hücresel imalat tasarımı, belirgin parça ailelerinin işlem gördüğü sistemlerde kullanımı yaygınlaşan bir tekniktir. Bu çalışmada, çalışmanın yapısına ve amaçlarına uygun olarak çok amaçlı bir matematiksel model geliştirilmiştir. Probleme özel olarak modele ?iki makineye tek operatör? atanmasını sağlayan yeni bir kısıt eklenmiştir. Kurulan model çok amaçlı olduğundan, çok amaçlı karar verme tekniklerinden, yaygın olarak kullanılan Hedef Programlama tekniği incelenmiş ve çözümün Hedef Programlama ile yapılmasına karar verilmiştir. Çalışmada sistemin genel analizi yapılıp, problemin çözümünde kullanılacak yöntem belirlendikten sonra modelin çözümünden elde edilen sonuçlar değerlendirilmiştir. İki faklı amaç için iki farklı çözüm elde edilmiş ve her bir çözüm karşılaştırılmıştır. Performans ölçütlerine göre, uygun alternatif seçilmiş ve kazanımları tartışılmıştır.
Simulation of migration paths using agent-based modeling: The case of Syrian refugees
The Syrian civil war, which has been ongoing for over a decade, has caused a massive migration wave in the Middle East. Turkey has been the most preferred destination for Syrian refugees seeking security. The primary purpose of our study is to develop a migration tool to simulate the paths of Syrian refugees en route to Turkey. In this way, we aim to facilitate humanitarian aid organizations to deliver services to refugees in future migration instances. We limited the scope of the study to a crisis moment. We simulated the southeastern Idlib aerial bombardment on December 16, 2019, and observed the outcomes of the sudden conflict-driven migration movements of refugees who started to migrate in a one-month period from December 16, 2019 to January 15, 2020. Due to the lack of reliable data on displacement during the crisis, we restricted the destination options to official refugee camps in Turkey. We developed an agent-based model (ABM) based on two attributes of refugee groups: risk sensitivity and agent type, which include four different information types. We expanded the A* algorithm with a cost metric to calculate the weighted average of distance and risk to a destination point. The proposed ABM has the flexibility to be easily adapted to migration instances in another geography and to enable various analyses under different parameters. The case study examines the southern Idlib crisis with five different scenarios. We obtained the total number of refugees, migration paths, camp occupancy rates, and heat maps of the densely populated regions for each scenario. We compared the obtained outputs with the situation reports and the official statements of the period and acquired several meaningful insights for policymakers.
Veri küplerinin bütünleşik kullanımına yönelik yeni bir OLAP mimarisi
Günümüz veritabanlarında Terabyte(Tb)larca verinin yönetimi olağandır. İnsanlar tarafından kavranamayacak kadar büyük hacimli ve detaylı olan veritabanlarında, özetleme, bütünleştirme ve analiz için; Çevrimiçi Analitik İşleme(OnLine Analytical Processing, OLAP) kullanılmaktadır. OLAP üzerinde yapılan işlemlerin daha hızlı ve kullanılacak modelin daha anlaşılabilir olması için Veri Küplerini kullanmak mümkündür. Küpler, belli bir alanı tariflemesi sebebiyle sorgularda daha hızlı ve iyi netice vermektedir. Pratikte karşılanması imkansız olan basit ihtiyaçlar, mevcut OLAP araçları ile çözülebilmekte fakat büyük veri kümelerinde bu imkansız olmaktadır. Veri küplerinin bu ihtiyacı karşılayacak şekilde kullanımı; çeşitli alanlarda daha avantajlı sistemlerin geliştirilmesine imkan sağlayacaktır. Bu çalışmada, Veri Küplerinin bütünleşerek daha fazla karar desteği sağlamasına yönelik; OLAP mimarisinin bir uzantısı olan yeni bir sistem (Bütünleşik Veri Küpü Sistemi ? BVKS) önerilmiştir. Bu sistem sayesinde; OLAP avantajları kullanılarak; Veri Küplerinin kendi aralarında, dışsal verilerle ve çeşitli analitik algoritmalarla ilişkili olduğu bir yapı elde edilmiştir.
A machine learning approach for marginal fulfillment cost estimation in last mile delivery
This thesis investigates a machine learning model to tackle the complex problem of accurately estimating the marginal fulfillment cost (MFC) for last-mile delivery for the online retail sector. Fast and accurate MFC estimation is essential for effective real-time management of online retail operations. However, due to the high computational complexity of the underlying vehicle routing problems (VRP), it is not possible to directly calculate the marginal delivery costs for real-time demand management and resource allocation decisions. To address this challenge, we propose a novel machine learning (ML) approach that eliminates the need to solve time-consuming VRP instances to calculate MFC and provides accurate predictions in milliseconds. We demonstrate the effectiveness of our proposed methodology through extensive numerical experiments with real-world delivery data. Our results show that the ML model outperforms the state-of-the-art location-based MFC estimation methods, improving decision-making capabilities for online retailers to reduce their costs, improve customer satisfaction, and reduce the negative externalities of delivery operations.
Öğrenme ve bozulma etkileri altında hazırlık zamanlı paralel makineli erken tamamlanma/gecikme çizelgeleme problemi
Bu çalışma, öğrenme ve bozulma etkileri altında, Geçmiş Sıra Bağımlı Hazırlık Zamanlı (GSBHZ), paralel makine Erken tamamlanma/Gecikme (E/G) problemine ışık tutmaktadır. Doğrusal ve doğrusal olmayan bozulma ile pozisyon bağımlı ve zaman bağımlı öğrenme etkileri ele alınmıştır. Bütün işler ortak teslim tarihine sahiptir ve öğrenme ve bozulma etkileri eş zamanlı düşünülmüştür. Öğrenme etkisi altındaki bir işin işlem zamanı, işin çizelgedeki pozisyonuna bağlı olarak azalan bir fonksiyon ile bozulma etkisi altındaki bir işin işlem zamanı ise işin başlangıç zamanına bağlı artan bir fonksiyon ile tanımlanabilir. Bunun yanında, GSBHZ mevcut iş kümesinden çizelgelenen işlere bağlı olarak tanımlanan yeni hazırlık zamanı biçimidir. Bu çalışmada öğrenme ve bozulma etkileri altında GSBHZ'li E/G çizelgeleme probleminin optimum çözümünün, mevcut kabul edilebilir durumlar altında V-biçimli olduğu gösterilmiştir. Mevcut problemin matematiksel modeli oluşturulmuş ve büyük boyutlu test problemlerinin çözümü için bir algoritma önerilmiştir.
Lojistik yönetim sistemlerinde stokastik talepli araç rotalama problemi
Bu çalışmada müşteri taleplerinin normal dağıldığı, Stokastik Talepli Araç Rotalama Problemi (STARP) ele alınmıştır. Verilen bir başlangıç turunun beklenen uzunluğunu hesaplayan yeni bir fonksiyon önerilmiştir. Önerilen fonksiyonun doğruluğunu test etmek amacıyla, rassal olarak üretilen test problemleri üzerinde Monte-Carlo simulasyonu, kullanılmıştır. Çalışmada kullanılan servis politikası tam teslimatlı servis politikası olarak adlandırılır ve müşteri taleplerinin bir kerede tam olarak karşılanmasını gerektirir. Önerilen fonksiyonun sezgisel metotlarda kullanılabilirliğini ve hızlandırılmasını sağlamak amacıyla fonksiyon yeniden tasarlanmış ve alternatif bir beklenen tur hesaplama fonksiyonu geliştirilmiştir. Ayrıca çalışmada STARP için koruyucu stok politikasının denenmesine karar verilmiş, ve bunun için üç sezgisel prosedür geliştirilmiştir. Son olarak STARP'da özel bir durum tanımlanmıştır. Özel durumda stokastik taleplerin her birinin aynı ortalama ve standart sapmaya sahip olduğu ve normal dağıldığı varsayılmıştır. Özel durumun matematiksel modeli oluşturulmuş ve büyük boyutlu test problemlerinin çözümü için sezgisel bir algoritma önerilmiştir.
Effects of budget and competition on search engine advertising
One of the significant challenges marketers face nowadays is attempting to optimize their advertising strategies under a given budget constraint. As dominant bidding environments such as Google, Yahoo, etc., allow publishers to allocate positions in online advertising, budget constraints influence bidding strategy by inducing advertisers to deplete the budgets of higher-ranked competitors in order to gain premier positions. This strategic consideration has an impact on the profits of advertisers, especially when the competition is intense. Determining equilibrium strategies is vital for the advertiser and all parties involved in the problem. With the obtained bidding strategy, each advertiser is expected to allocate their budget effectively and attract customers with measurable returns. This thesis studies the above problem in terms of finding optimal strategies for search engine advertising with budget constraints and competitors' interactions. Unlike similar studies in the literature, instead of solving an optimization problem with a single decision-maker, a game theory problem specified in the Nash equilibrium will be considered with all the competitors in the environment. In this respect, the paper is expected to fill the gap in the literature while making a practical impact on the search engine advertising market.
Scheduling of resource constrained projects via genetic algorithm with multiple skills of resources in multi-project environment
This thesis presents a genetic algorithm with invasive weed optimization reproduction for the multi-skill resource constrained multi-project scheduling problem with global and local resources (MS-RCMPSP). The problem is constructed by considering skill and skill levels of the resources and geographical competencies of them. The precedence relationships among tasks belonging to multiple projects is also considering, when scheduling the projects. The proposed method is tested with 30 generated instances and these instances are categorized as small, medium, and large. The performance of the algorithm and the parameter selections are separated into small, medium, and large categories, and performance evaluations are made by comparing the standard genetic algorithm and invasive weed optimization. The effectiveness of the proposed algorithm has been validated by the computational results and the algorithm's performance in this thesis is compared with the standard genetic algorithm (GA) and invasive weed optimization (IWO).
Eliminating objective functions and warm starting algorithms using projections in multi-objective optimization
Many real world optimization problems have more than a single objective. In order to solve these multi-objective problems exactly, usually one has to solve many single objective problems to obtain all the efficient solutions and nondominated points. As the size of the nondominated set increases, so does the computational effort required to solve multi-objective problems. One way to mitigate this and lessen the computational burden is to reduce the number of objective functions in a given problem. When there are redundant objective functions, this reduction is obvious and the only requirement then is to detect the redundant objectives. Otherwise, any reduction will result in information loss in the form of missing some nondominated points. In other words, the set of points that will be obtained from the reduced problem is going to be a representation, which is a subset of the nondominated set of the original problem. In this thesis, we develop a projection based metric in order to determine which objective to remove with the goal of keeping the information loss to a minimum. We base our approach on the characterization of a redundant objective for the linear case. We then assess the level of redundancy for an objective using its similarity to its projection. The performance of this method is evaluated on many sets of test problems from the literature as well as on generated correlated instances and the information loss is quantified using quality metrics. Our method demonstrates strong performance across the majority of tested problems. Moreover, we show that the representation we obtain after solving the reduced problem can be used to warm start the exact solution process of the original multi-objective problem. This way parts of the search region that do not contain any nondominated points can be eliminated and the number of objects that are needed to be maintained throughout the solution process can be reduced. Our preliminary experiments indicate that our initialization method is highly effective in achieving these reductions.
A matheuristic for sustainable logistics for food banks
Sustainable food system is important in many regards including minimizing food waste, decreasing carbon emission and efficient use of natural resources. Food banking operations are significant in achieving a sustainable food system. Motivation of this thesis is derived from three of the Sustainable Development Goals of United Nations, namely "Zero Hunger", "Responsible Consumption and Production" and "Climate Action". In this regard, providing a decision framework that entails approaches to solve routing and allocation problems in food banking operations is aimed by this study. The novel problem of Multi Depot-Periodic Unpaired Pickup and Delivery Vehicle Routing Problem (MD-PUPDVRP) is introduced to mimic day to day supply chain operations of a major player in food banking industry. Involvement of various objectives, including minimizing carbon emissions, fuel costs and unfairness in food distribution, maximizing total amount of rescued food requires dedicated functions to quantify them. For that purpose, a dedicated function for fairness is presented and an adaptation of a carbon emission function is made to transporter type vehicles using empirical data. As solution methodologies, a Mixed Integer Linear Programming (MILP) model is developed. In MILP model, binary variables are used to represent routing scheme, whereas linear variables are utilized to model allocation. A Variable Neighborhood Search (VNS) based matheuristic is implemented to compete with MILP model. In the matheuristic, an exact method called Allocation Subroutine (AS) is used to take advantage of decomposable structure of the problem. To generate upper bounds in a very short amount of time, another exact method called Allocation Upper Bound model (ALUB) is developed. Instances from real life scenarios are created for experimentation along with a set of synthetic instances. It has been observed that the matheuristic performs better than the MILP model for large instances where the number of nodes and number of vehicles are both high. Yet in small scale instances, mathematical model generates near optimal solutions. ALUB provides very close dual bounds to best bounds found by MILP, which enables practical interpretations as well as potential future approaches that utilize dual bound.
Spare parts demand forecasting and inventory management using machine learning models: A comprehensive application
This thesis was conducted at Türkiye's first and largest integrated air conditioning factory, focusing on spare parts management. The study addresses key challenges in demand forecasting and inventory management of spare parts, with the goal of minimizing the risks of overstocking and stock shortages. A comprehensive framework from Bacchetti and Saccani (2012), merging spare parts classification, demand forecasting, inventory management, and performance evaluation, was applied. Aligning with the forecasting framework proposed by Boylan and Syntetos (2010), the study encompassed pre-processing, processing, and post-processing phases. In the preprocessing phase, demand was classified into categories such as Erratic, Intermittent, Lumpy, and Smooth, with Intermittent being the most prevalent. Demand forecasting methods, including Na¨ıve Forecast, Holt-Winters' Seasonal Method, Croston Modification (SBA), ARIMA, MLR, MNLR, SVR, ANN, Random Tree, REP Tree, Random Forest Regressor, XGBoost, and LightGBM, were evaluated for their suitability. In the post-processing phase, total inventory cost calculations and the optimal service level ratio were determined using the Newsvendor model. Additionally, a data-driven approach employing Sample Average Approximation was utilized for optimization inspiring from Huber et al. (2019). XGBoost outperformed all other models by achieving the minimum cost while meeting the target service level. The main contribution of this study lies in incorporating demand classification as a feature in forecasting models, emphasizing the balance between service levels and costs, and demonstrating its practical significance through real-world application in spare parts management.
Intra-hospital transportation problem: A two-phase bayesian deep reinforcement learning framework
The rapid growth in intra-hospital transportation demand, driven by increasing patient flows and operational complexity, has placed critical pressure on hospital logistics systems. Transportation requests, ranging from time-sensitive patient transportation to the delivery of medical supplies and equipment, must be fulfilled with high reliability while managing human resource constraints and emerging automation technologies. This thesis addresses the Real-Time Intra-Hospital Transportation Problem (RIHTP), aiming to optimize the assignment and routing of both human porters and service robots under dynamically arriving and heterogeneous transportation requests. We first develop a detailed problem formulation that integrates recharging requirements for robots, compatibility constraints, workload balancing, and urgency-sensitive delay penalties. For the static setting, the problem is modeled as a Dial-a-Ride Problem (DARP) and solved using a Mixed Integer Linear Programming (MILP) formulation to benchmark solution quality. For the dynamic setting, we propose a novel two-phase solution methodology: Phase 1 employs a Bayesian Deep Reinforcement Learning framework to assign requests in real time under uncertainty, and Phase 2 applies a Best Insertion heuristic followed by Adaptive Variable Neighborhood Search (AVNS) for route construction and consolidation. Using a suite of realistically simulated hospital scenarios, our computational experiments demonstrate that the proposed Bayesian-based assignment policy outperforms existing baseline policies in the heterogeneous environment of hospital transportation, achieving a 9.26% improvement over the current hospital policy. Furthermore, the proposed two-phase solution approach yields a 10.88% reduction in total objective value compared to the conventional one-phase reoptimization method widely adopted in the literature, while simultaneously reducing average runtime from 954.97 seconds to 299.56 seconds. Furthermore, experiments investigating other operational and tactical decisions highlight the substantial benefits of integrating service robots into the transportation system: the average workload of human porters decreases by approximately 15%, delay penalties are reduced by up to 85%, and overall objective function values drop by 13%. These findings collectively underscore the efficacy and scalability of our proposed framework in enhancing responsiveness, equity, and efficiency within real-time hospital logistics. The proposed methods are shown to be effective across diverse operational conditions, including varying request arrival rates, transporter fleet configurations, and robot eligibility scenarios. Additionally, the framework captures the complex interplay between assignment policies, route optimization, and automation integration, offering practical insights into transporter coordination and workload management. In summary, this thesis contributes scalable, cost-efficient, and policy-aware solutions for real-time intra-hospital transportation, providing actionable guidance for smart hospital logistics, automation planning, and the future integration of learning-based decision support systems in healthcare environments.
Çok bloklu i̇malat için senaryo tabanli dayanikli tesis yerleşim tasarimi: endüstriyel uygulamali veri odakli bir karma tamsayili doğrusal programlama (MILP) çerçevesi
This dissertation addresses the Unequal-Area Facility Layout Problem (UA-FLP) under uncertainty, with a particular focus on multi-block manufacturing environments where material flows are complex and subject to disruption. The motivation for this research stems from the limitations of traditional deterministic layout models, which often fail to accommodate the operational variability and spatial constraints characteristic of modern industrial systems. In response, the study proposes a structured and data-driven modeling framework based on mixed-integer linear programming (MILP), progressively incorporating realistic constraints and robustness features to enhance layout feasibility and long-term performance. The thesis begins with the development of a deterministic MILP model that assigns departments of unequal area to two fixed-size layout blocks. The model minimizes total transportation cost while integrating key industrial features such as AEIOUX-based closeness preferences, ramp-based inter-block material transfer, and capacity-constrained flow routing across multiple ramps. Building on this foundation, the second stage introduces a Gamma-robust optimization model that protects against material flow uncertainty by incorporating worst-case deviation terms. The uncertainty parameters are derived from a three-year historical flow dataset using a weighted two-sigma rule, and a protection level is applied to ensure robust yet cost-efficient layouts. In the final stage, a scenario-based robust MILP model is developed. Ten disruption scenarios are defined to represent potential operational disturbances, including ramp closures, peak demand surges, and supply shortages. Scenario-dependent flow matrices, ramp capacities, and external transportation costs are incorporated while maintaining a single, unified layout across all scenarios. The model allows for flexible flow redistribution and evaluates spatial configuration through penalty terms, offering a balanced trade-off between cost minimization and layout resilience. Scenario probabilities are used to assess expected performance and solution stability. The proposed framework is applied to a real-world case study involving the washing machine production plant of a leading home appliance manufacturer. The layout problem involves assigning 21 departments to two connected blocks under realistic spatial and operational constraints. Historical data from 2022 to 2024 is used to quantify uncertainty and validate the robustness of the proposed solutions. The scenario-based results are analyzed through a detailed cost breakdown, ramp utilization metrics, AEIOUX separation penalties, and layout visualizations. The findings demonstrate that the proposed robust layout configurations maintain feasible and efficient performance across a wide range of disruption scenarios. This dissertation contributes a comprehensive and implementable framework for solving robust multi-block facility layout problems under uncertainty. By integrating practical layout requirements, historical data-driven uncertainty modeling, and scenario-based robustness, the study advances both the theoretical understanding and industrial applicability of robust facility layout design. The resulting methodology provides a scalable decision-support tool for long-term facility planning in dynamic manufacturing environments.
Evaluating earthquake-related research and innovation under multidimensional risk components: A cross-country data envelopment analysis
This thesis examines earthquake risk, scientific research activity, technological innovation, and post-disaster human and economic impacts using an integrated empirical framework based on Data Envelopment Analysis (DEA), descriptive statistics, and regression methods. The study relies on a multi-source dataset covering the period 2000–2025 and focuses on twelve earthquake-prone countries: China, France, Greece, India, Iran, Italy, Japan, New Zealand, South Korea, Taiwan, Türkiye, and the United States. These countries account for approximately 78% of global earthquake-related scientific publications and about 47% of reported global earthquake events. The results indicate that post-disaster human and economic losses are primarily driven by earthquake magnitude and frequency. In contrast, vulnerability and lack of coping capacity play a critical role in constraining both scientific publication activity and technological innovation. To assess how effectively countries transform disaster-related risk conditions into earthquake-related scientific outcomes, the study applies a radial, multi-input–multi-output DEA framework using both CCR (constant returns to scale) and BCC (variable returns to scale) models. The findings show that countries with lower disaster-related risk achieve higher efficiency by sustaining comparable levels of scientific output with fewer risk-related inputs. Importantly, disaster-related risk in this context is defined not only by hazard exposure, but also by underlying socio-economic vulnerability, institutional capacity, and the ability to cope with and manage earthquake impacts. Overall, the results highlight the importance of integrated research and innovation policies that go beyond responding to major seismic events and explicitly address vulnerability reduction and coping capacity enhancement in order to improve the efficiency and long-term sustainability of earthquake-related scientific production.
Konteynır yükleme problemine sezgisel bir yaklaşım
KONTEYNIR YÜKLEME PROBLEM NESEZG SEL B R YAKLAŞIM(Yüksek Lisans Tezi)Mustafa ENSARGAZ ÜN VERS TESFEN B L MLER ENST TÜSÜOcak 2007ÖZETKonteynır yükleme probleminin ele alındığı bu çalışmada geçmiş çalışmalardan farklıbir yaklaşım geliştirilerek üç boyutlu bu problemde daha etkin bir yapı ortayakonulmaya çalışılmıştır. Bu çalışmada problem daha önceki çoğu çalışma gibi ikiboyutlu ve tek boyutlu olmak üzere ikiye ayrılmamıştır. Üç boyutlu olarak ele alınanproblemde tüm boyutlar eşit öncelikli olarak düşünülmüştür. Geliştirilen çözümyaklaşımında bir kurala göre seçilen birimlerden önce büyük birimler oluşturulur, dahasonra bu büyük birimler konteynıra yine belirlenen kurala göre yüklenir. Konteynır,hiçbir büyük birim konteynıra yüklenemeyecek doluluğa ulaştığında büyük birimlerayrılarak ?birimlere? dönüştürülür ve konteynıra yüklenir. Son aşamada algoritmakaydırma prosesleri kullanarak boş alanları mümkün olduğunca birleştirmeye çalışır vebirleştirilen boş alanlara yine açıkta kalan birimler yüklenir. Geliştirilen bu algoritmaile literatürdeki test problemleri denenmiş ve önceki çalışmalarla karşılaştırılarakalgoritmanın etkinliği belirlenmiştir.Bilim Kodu : 906.1.141Anahtar Kelimeler : konteynır yükleme, sezgisel, lojistikSayfa Adedi : 119Tez Yöneticisi : Prof. Dr. Serpil EROL
Makine seçim probleminin çok kriterli karar verme yöntemiyle çözümü
ivMAK NE SEÇ M PROBLEM N NH YERARŞ K GR L ŞK SEL ANAL Z YÖNTEM YLE ÇÖZÜMÜ(Yüksek Lisans Tezi)Alptekin DEM RAYGAZ ÜN VERS TESFEN B L MLER ENST TÜSÜŞubat 2007ÖZETBu çalışmada; Otomotiv Yan Sanayi sektöründe faaliyet gösteren birüretim şirketinde yapılan makine yatırımı seçim problemine farklı biryöntem ile çözüm önerisinde bulunulmuştur. Çok kriterli karar vermeproblemlerine örnek bu Makine Seçim Problemi'nde, 5 ana grupta 27faktör açısından 3 alternatif makine karşılaştırılmış, böylece firmagereksinimlerine en uygun makinenin seçilmesi Hiyerarşik Gri lişkiselAnaliz Yöntemi ile sağlanmıştır. Çalışmada uygulanan bu yöntem, ilkdefa bir makine seçme problemi çözümünde kullanılmıştır. Hiyerarşikyapıda olması, kesin ve bulanık değerleri bir arada kullanması, kararanegatif etki eden kriterler ile pozitif etki eden kriterleri beraberdeğerlendirmesi ile bu yöntem sadece literatüre ciddi bir katkı yapmaklakalmayacak, gerçek hayat problemlerinde yaygın olarak kullanılanyöntemler arasına da girecektir. Ayrıca, uygulama alanı olarak sadecemakine seçim problemleri değil, herhangi bir seçim veya değerlendirmeproblemi için kolaylıkla kullanılabilecek önemli bir araç olacaktır.Bilim Kodu : 906.1.141Anahtar Kelimeler : Analitik hiyerarşi prosesi, hiyerarşik gri ilişkiselanaliz, makine seçim problemiSayfa Adedi : 72Tez Yöneticisi : Prof. Dr. Serpil EROL
Kısıtlandırılmış teslim tarihli ve sıraya-bağımlı hazırlık süreli tek makine çizelgeleme problemlerinde erkenlik ve geçlik toplamının en küçüklenmesi
ivKISITLANDIRILMIŞ TESL M TAR HLVE SIRAYA-BAĞIMLI HAZIRLIK SÜRELTEK MAK NE Ç ZELGELEME PROBLEMLER NDEERKENL K VE GEÇL K TOPLAMININ EN KÜÇÜKLENMES(Yüksek Lisans Tezi)Müge Hanım ÖZDEM RGAZ ÜN VERS TESFEN B L MLER ENST TÜSÜOcak 2007ÖZETBu tezde, sıraya-bağımlı hazırlık süreleri içeren tek makineli bir çizelgelemeproblemi incelenmiştir. Problemde tüm işler ortak bir teslim tarihine sahip olupişlerin bu tarihten önce veya sonra tamamlanması arzu edilmez. Erken veya geçtamamlanmadan dolayı cezalar ortaya çıkar. Literatürde bu problemErkenlik/Geçlik (E/G) problemi olarak bilinir. Burada temel amaç, erkenlik vegeçlik toplamını en küçüklemektir. Japonların ortaya koyduğu TamZamanında (TZ) üretim felsefesinin popülerliğinin artması ile E/G problemi deyaygınlaşmıştır.Bu çalışmada, erkenlik ve geçlik eşit ağırlığa sahiptir ve teslim tarihi tüm işleriçin ortak ve kısıtlandırılmıştır. Çizelgeleme literatüründe genellikle makinehazırlık süreleri göz ardı edilir veya işlem sürelerinin içinde varsayılır. Buçalışmada, makinenin hazırlık süresi işlem süresinden ayrı ve sıraya-bağımlıolarak ele alınmıştır. Hazırlık sürelerinin dikkate alınmasıyla probleminkarmaşıklığı oldukça artmış ve NP-zor bir problem olmuştur.Çalışmada, küçük boyutlu problemlerin en iyi çözümlerini elde etmek için birKarışık Tamsayılı Programlama (KTP) modeli kullanılmıştır. Büyük boyutluproblemlerin en iyi çözümlerini KTP ile makul sürelerde bulmak mümkünvolmamıştır. Bu nedenle, daha önce kısıtlandırılmamış ortak teslim tarihliproblem için geliştirilen düzenlenmiş en küçük işlem süreli işin ilkyerleştirilmesine dayanan SAPT sezgiseli kısıtlandırılmış duruma uyarlanarakbüyük boyutlu problemler için çözümler elde edilmiştir. Bu çözümlerigeliştirmek için SAPT sezgiseliyle bulunan çözüm Tabu Arama (TA)algoritmasının başlangıç çözümü olarak kullanılmıştır. Hem SAPT sezgiselininve hem de TA algoritmasının performansı, çözümlerinin en iyi çözümlerdensapması dikkate alınarak ölçülmüştür. SAPT sezgiseliyle kabul edilebilirçözümler bulunmakla birlikte, TA algoritması pek çok örnekte iyileştirmesağlamış ve iş sayısı 180'e kadar olan problemlerin çözümlerigerçekleştirilmiştir.Bilim Kodu : 906.1.141Anahtar Kelimeler : Erkenlik, geçlik, sıraya-bağımlı, kısıtlandırılmış, tekmakineSayfa Adedi : 109Tez Yöneticisi : Doç. Dr. Ertan GÜNER
Tedarik zinciri planlama için bir bulanık çok amaçlı doğrusal programlama modeli
Tedarik zinciri yönetimi, küresel pazarlardaki ve teknolojideki gelişmeler sonucu önemi gitgide artan konulardan biridir. Bu çalışmada likit petrol gazının (LPG) temini, stoklanması, dolumu ve tüplügaz olarak dağıtımı konusunda Türkiye'de faaliyet gösteren bir işletmenin tedarik zincirine ilişkin bir bulanık çok amaçlı doğrusal programlama modeli geliştirilmiştir. Geliştirilen model, altı planlama dönemine ilişkin tedarik edilecek, stoklanacak, tüplere dolumu yapılacak ve talep merkezlerine dağıtılacak LPG miktarlarını belirlemeye yöneliktir. Toplam maliyetlerin (tedarik, dolum, stoklama ve taşıma maliyetleri toplamı) ve toplam taşıma mesafelerinin minimizasyonunun amaçlandığı modelde, ana talep merkezlerine ilişkin talep miktarları ve karar vericinin amaç fonksiyonlarına ilişkin istek düzeyleri bulanık olarak ele alınmıştır. Modelden elde edilen sonuçlar, başka çözüm yöntemleriyle elde edilen sonuçlarla kıyaslanmış, önerilen metodun gerçek hayattaki problemlere kolay uygulanabildiği ve bu tarz problemlerde etken çözüm üretmek amacıyla kullanılabileceği sonucuna varılmıştır.
Bulanık aksiyomatik tasarım yaklaşımı ile hiyerarşik bir tedarikçi seçim modeli
Bu çalışmada, bir beyaz eşya üretici firması için tedarikçi firma seçimi problemi ele alınmış ve problemin çözümü için Aksiyomatik Tasarım (AT, Axiomatic Design) yaklaşımı önerilmiştir. AT karar verme sürecinde hem nicel hem de nitel kriterlerin dikkate alınmasını gerektiren problemlerin çözümünde kullanılabilecek çok ölçütlü karar verme yöntemlerinden birisidir. Bu çalışmada AT'nin Bilgi aksiyomuna dayanarak karar verici açısından önemli kriterler temelinde tasarlanan hiyerarşik bir tedarikçi seçim modeli ile alternatif tedarikçiler arasından minimum bilgi içeriğine sahip olan tedarikçi firmanın seçimine yönelik bir uygulama yapılmıştır. Tedarikçi seçim sürecini etkileyen kriterlerin bir kısmı sayısal verilerle ifade edilemediği için değerlendirme üçgensel bulanık sayılar ile yapılmış ve değerlendirmede bulanık AT kullanılmıştır. Ayrıca kriterlerin kendi aralarında önceliklerinin olduğu durum göz önüne alınarak Ağırlıklı Bulanık AT kullanılmış ve her iki yöntemin sonuçları karşılaştırılmıştır.
Tedarik zinciri yönetimi sürecinde tedarikçi özelliklerini iyileştirmede kalite fonksiyon yayılımının kullanımı
Tedarik Zinciri Yönetimi (TZY); tedarikçiler, üreticiler, dağıtımcılar ve müşterilerden meydana gelen bir ağda malzeme, bilgi ve finansal akışların yönetimini içermektedir. TZY sürecinde amaç, tedarikçi ile müşterinin süreçlerini uyumlu duruma getirerek verimi ve etkinliği arttırmaktır. Bu bağlamda, tedarikçinin seçimi ve değerlemesi önemli bir konu olmaktadır. Başarılı bir TZY'de tedarikçi ve müşteri arasında karşılıklı güven ve işbirliğine dayanan uzun dönemli bir işbirliği sağlanmalıdır. Müşteri isteklerinin, mühendislik karakteristiklerine çevrilerek, müşteriye daha kaliteli ve ucuz ürün pazarlamak amacı ile yeni ürün tasarımında kullanılan Kalite Fonksiyon Yayılımı (KFY), mevcut ürünlerin geliştirilmesi, tedarikçilerin seçimi, ürün veya hizmete yönelik kritik faaliyetlerin iyileştirilmesi için de kullanılabilmektedir. Bu çalışmada tedarikçilerin hangi müşteri ihtiyaçlarına daha çok önem vermesi ve hangi tedarikçi özelliklerini iyileştirmeleri gerektiğini tespit etmek amacı ile KFY kapmasında bir Kalite Evi uygulamasına yer verilmiştir.Bu yöntemde müşteri konumundaki üretici firmanın tedarikçilerinden beklediği özellikler tespit edilmiş ve satın alma personelinin görüşlerine başvurularak, tedarikçilerin özelliklerini değerlendirmeleri istenmiştir. Kalite evi uygulamasından elde edilen veriler hali hazırda üretici firma tarafından saptanmış olan tedarikçi politikası ile birebir benzerlik göstermediği ortaya çıkmıştır. Bu uygulama çalışması ışığında, tedarikçiler ile olan ilişkilerin tekrar gözden geçirilmesi gerektiğine karar verilmiştir.
Bulanık küme teorisi ile yüksek seviyede buzlanma potansiyelini tahmin eden program tasarımı
Bu tezde amaç, havacılık sektöründe can ve mal güvenligi açısından büyük önem arz eden buzlanma hadisesi ile ilgili olarak, halihazırda sunulamayan bazı tahmin bilgilerini bilgisayar destekli olarak saglamaktır. Uçus öncesi hazırlanan uçus rotası meteorolojik durumu ve tahmin raporunda kullanılmak üzere, daha önce Türkiye'de kullanılmayan bir metot kullanılarak üretilen tahmin bilgilerinin operasyonel olarak kullanılması amaçlanmaktadır. Bu tez çalısmasında, bulanık küme teorisi kullanılarak, havacılık açısından en önemli olaylardan biri olan buzlanma hadisesinin, Türkiye için sonraki 24 saati kapsayan konum, seviye ve zaman tahminlerini periyodik olarak yapan ve tahmin sonuçlarını kullanıcıya sunan bir sistem gelistirilmistir. Çalısmada, buzlanma tahmini için bilinmesi gerekli olan parametreler, yani sistem girdileri, sayısal bir hava tahmin modelinin çıktılarından alınmıs, alınan bu parametreler, olusturulmus olan bulanık kümeler ve bulanık sistem aracılıgı ile degerlendirilerek buzlanma potansiyeli tahmini, beklendigi yer, seviye ve zaman bilgileri çıktı olarak olusturulmustur. Sistem çıktıları analiz edilip gerçek gözlem verileri ile karsılastırılarak dogrulama ve tutarlılık analizi yapılmıs, sonuçta bu çalısma ile elde edilen çıktıların operasyonel meteorolojide kullanılabilir oldugu görülmüstür. Anahtar Kelimeler : Bulanık küme teorisi, bulanık çıkarım sistemi, yüksek seviye buzlanma potansiyeli, buzlanma tahmini
Savunma projelerinde tedarik stratejisinin belirlenmesi
Savunma projelerinde, projenin ilk kritik asaması tedarik stratejisinin belirlenmesidir. Projedeki belirsizligin en yüksek oldugu nokta projenin baslangıcı oldugundan; tedarik stratejisinin belirlenmesi belirsizlik altında karar vermeyi gerektirir. Bu tez çalısması kapsamında; ilk olarak projelere ve savunma tedarik projelerine iliskin kavramlar açıklanmıstır. Tezin takip eden bölümünde; belirsizlik altında karar verme; bulanık küme teorisi ve esnek kısıt kavramı çerçevesinde incelenmistir. Çalısmanın son bölümünde, örnek bir problemde tedarik stratejisinin belirlenmesi için, esnek kısıtlara dayalı bir model olusturulmustur. Örnek problemin çözülmesi amacıyla, performans ve risk puanları parametrelerinin olusturulması için, proje grubunda yer alan bes kisinin degerlendirmeleri, analitik hiyerarsi yöntemi kullanılarak alınmıstır. Örnek problem, tamsayılı programlama modeline dönüstürülerek lingo 10.0 programı aracılıgıyla çözülmüs, esnek kısıtların fayda fonksiyonları için karar verici tarafından belirlenen tatmin seviyelerinin çesitli degerleri için problemin çözümü yenilenerek alternatifler ortaya konmustur. Problemin ilk çözümü için proje riskleri belirlenmis ve derecelendirilerek proje boyunca dikkat edilmesi gereken konular sıralanmıstır.
Türkiye'deki atış poligonlarının ergonomik açıdan incelenmesi
Poligon, açık veya kapalı alanlarda emniyetli bir özel ortam sağlanarak değişik çaptaki silahlarla atış yapılan alanlara verilen addır. Poligonlar ISSF (International shooting Sports Federatıon)'nin belirlemiş olduğu standartlara göre yapılmaktadır. Bu standartlara uygun olan poligonlar uluslar arası standartlara uygun poligonlar olarak adlandırılırlar. Bu çalışmanın amacı Türkiye deki atış poligonlarının ergonomik açıdan incelenmesidir. Bu amaç doğrultusunda Türkiye den 23 poligon, yurt dışından ise 7 olmak üzere toplam 30 poligon incelenmiştir. Veriler amaca uygun olarak hazırlanan anket ile toplanmıştır. Elde edilen veriler Windows altında çalışan SSPS 14,0 istatistik programıyla analiz edilmiş olup Excel programıyla grafiklendirilmiştir. Verilerin analizi sonucunda poligonlar; poligon açısı,tribün durumu,soyunma odası durumu, tuvalet ve duş alma yeri,emniyet odası, hakem odası, kafeterya,otopark,hedef sistemi, havalandırma, aydınlatma durumu, ses yalıtım durumu, duvar rengi,mermi tuzakları,zemin durumu, yol aralıkları,stant yüksekliği,görüntüleme merkezi,kontrol odası ve yangın söndürme sistemi açısından ISSF kurallarına göre değerlendirilmiştir.
Türkiye'deki iller ve bölgeler bazında sosyo-ekonomik gelişmişlik sıralaması araştırması: Gri ilişkisel analiz yöntemi ve uygulaması
Bölgesel gelişmişlik farklılaşmasının yarattığı sorunların üstesinden gelebilmek için ilk aşamada mekansal gelişmişlik düzeylerinin bilimsel araştırmalarla ortaya konulması gerekmektedir. Bu ise ülke içindeki sosyo-ekonomik yapıyı mekansal boyutta karşılaştırmalı olarak ortaya çıkaran araştırmalarla sağlanabilecektir. Buradan hareketle bu çalışmada Türkiye'deki coğrafi bölgeler ve İstatistiki Bölge Birimleri bazında gelişmişlik sıralamasının belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla sistemler arasındaki ilişki yapısını ortaya çıkarmada önemli bir yer tutan gri ilişkisel analizin uygulanmasına karar verilmiştir. Karar vericinin isterse ağırlıklarla inisiyatif kullanmasına imkan veren bu yöntem, sosyal alandaki pek çok problemde etkili sonuçlar vermektedir. Çalışmada DPT tarafından yapılan ?illerin ve bölgelerin sosyo-ekonomik gelişmişlik sıralaması araştırması? verileri olan 81 ile ait sosyal ve ekonomik alanlardan seçilen 58 değişken kullanılmıştır. Sektörel analizler ise yine aynı çalışmada kullanılan ve sektörü temsil ettiği düşünülen göstergeler esas alınarak yürütülmüştür. Öncelikle konunun uzmanlarına anket uygulanarak kullanılan göstergeler için Analitik Hiyerarşiyi esas alan ikili karşılaştırmalar yapılması ve karşılıklı önem derecelerinin belirlenmesi istenmiştir. Sonra anketler değerlendirilerek Analitik Hiyerarşi süreci aracılığıyla her bir değişken grubunun göreceli ağırlıkları belirlenmiştir. Son olarak Gri ilişkisel analiz uygulaması sonucunda bulunan gri ilişkisel derece değerleri esas alınarak sıralamalar oluşturulmuştur. Tekniğin uygulanmasında MATLAB paket programından faydanılmıştır. Sonuçta gri sistem teorisinin mekansal sosyo-ekonomik farklılıkların ölçülmesinde tutarlı sonuçlar verdiği ortaya çıkmıştır. Sosyo-ekonomik yapının gri sistem olarak değerlendirmeye uygunluğu, bu yöntemin uygulama basitliği ve varsayımlarının azlığı gri ilişkisel analiz yöntemini diğer yöntemlere alternatif olarak sunmaktadır. Böylece bölgelerarası gelişmişlik farklarının azaltılması, geri kalmış bölgelerde yaşayan nüfusun refah düzeylerinin yükseltilmesi, göç eğilimlerinin azaltılmasına yönelik politikaların uygulanabilmesi için sosyo-ekonomik farklılıkların belirlenmesinde yararlanılabilecek bir tekniktir.
TS EN ISO IEC 17025 standardının kalite fonksiyonu yayılımı ve çok ölçütlü karar verme teknikleri ile analizi
Bu çalısmanın amacı, TS EN ISO IEC 17025 standardı çerçevesinde kurulacak bir kalite yönetim sistemi ile ilgili gerekliliklerin yerine getirilmesi, standart gerekliliklerinin hangi faaliyetler ile karsılanacagının belirlenmesi, is gücünün planlanması, gerekli niteliklere sahip personelin atanması için çok ölçütlü karar verme teknikleri ve Kalite Fonksiyonu Yayılımı tekniklerinin bütünlesik olarak kullanıldıgı bir yöntem olusturmaktır. Bu kapsamda, öncelikle Kalite Fonksiyonu Yayılımı ayrıntılı bir sekilde ele alınmıstır. Daha sonra çok ölçütlü karar verme tekniklerinden Analitik Hiyerarsi Prosesi ve Analitik Ag Prosesi'ne deginilmis söz konusu yöntemlerin avantajlı yönlerinin bir araya getirildigi yeni bir çok ölçütlü karar verme yaklasımı olan Dönüsüm Yöntemi gelistirilmistir. Söz konusu yöntemin Analitik Ag Prosesi'ne yakın sonuçlar verdigi ve hesaplama kolaylıgı sagladıgı gözlemlenmistir. Daha sonra Kalite Fonksiyonu Yayılımı ve çok ölçütlü karar verme tekniklerinin bir arada kullanılması konusu ele alınmıs, gelistirilen yöntemler örnekler üzerinde degerlendirilmistir. Daha sonra TS EN ISO IEC 17025 standardı ve laboratuar akreditasyonu konusu incelenmistir. Çalısmanın yedinci bölümünde Kalite Fonksiyonu Yayılımı ve çok ölçütlü karar verme tekniklerinin bir arada kullanılarak TS EN ISO IEC 17025 standardı maddeleri analizinin yapıldıgı bir uygulamaya yer verilmistir. Öncelikle uygulamanın yapıldıgı laboratuar tanıtılmıs daha sonra TS EN ISO IEC 17025 standardı analiz edilerek, yapılması gereken faaliyetler Kalite Fonksiyonu Yayılımı ve çok ölçütlü karar verme teknikleri ile belirlenmis, gruplanmıs ve elde edilen sonuçlardan hareketle, mevcut durumda söz konusu laboratuarda istihdam edilen personelin faaliyetlere tahsisi yapılmıstır. Sekizinci bölümde sonuçlara yer verilmis, yapılan gözlemler degerlendirilmistir.
Tedarik zinciri yönetiminde SCOR modeli ve SCORcard uygulaması
Firmalar, hızla gelisen ve çetin rekabet ortamında ayakta kalabilmek, rakiplerle rekabet edebilmek ve pazar paylarını genisletebilmek için tedarik zinciri sistemlerini ve bununla ilgili model türlerini bilimsel olarak incelemek, tasarlamak, uygulamak ve sürekli olarak gelistirmek durumundadırlar. Bugüne kadar gelistirilen analitik ve sayısal modeller tedarik zincirini bir bütün olarak ele almakta yetersiz kalmıstır. 1996 yılında Tedarik Zinciri Konseyi tedarik zinciri yönetimi için endüstriler arası standart olarak Tedarik Zinciri sletim Referans Modelini (SCOR) gelistirdi. Tedarik zinciri süreçlerin tanımlanması, ölçülmesi ve sürekli olarak gelistirilmesi temeline dayanan SCOR modeli, tedarik zincirini bir bütün olarak dikkate alarak yöneticilere tedarik zinciri yönetimindeki karmasıklık ile bas etmesine ve stratejik düzeydeki kararları almasına olanak saglamaktadır. SCOR modeli gelecek nesil tedarik zinciri yönetimini olanaklı hale getirecek endüstri standardı olmaya aday bir modeldir. SCOR modeli yönetim süreçlerinin standart bir tanımı, standart süreçler arası iliskilerin bir çerçevesini, süreç performansı ölçümü için standart metrikleri, sınıfında en iyi performansı gelistirecek yönetimsel uygulamaları ve yazılım özellikleri ve islevselligi için standart bir düzenlemeyi içermektedir. SCOR modelinin bu içerigi diger tedarik zinciri modellerinden farklı kılmaktadır. Sürekli gelistirilmekte olan zengin özelliklerinden, hizmet ve üretim sistemlerinde sektör ayrımı olmaksızın kullanımında sagladıgı yararlardan dolayı gün geçtikçe kullanımı ve önemi artmaktadır. Bu çalısmada, SCOR modeli Versiyon 8.0 ait planlama ve tasarım araçlar ve uygulama örneklerini içerecek sekilde tüm detayları ile incelenmistir. SCORcard uygulamasında, elektronik esya üretiminde dünyada önemli pazar payına sahip firmanın SCOR metrikleri kullanılarak performansı ölçülerek içinde bulundugu 15 sektörel firma ile kıyaslanmıstır. Sonuç olarak gelecek dönemlere ait stratejik rekabet ihtiyaçları belirlenmistir.
Personel performansına etki eden faktörlerin yapısal eşitlik modeli ile incelenmesi ve bir uygulama
Bu çalışmada kişisel performansa etki eden faktörler arasındaki ilişkiler ve dereceleri YEM kullanılarak test edilmiştir. Literatürden faydalanarak kişisel performansa etki eden faktörlerin bir modeli oluşturulmuştur. Ortaya çıkan modelin birden çok bağımsız ve birden çok bağımlı değişken içerdiğini ve aralarında çoklu ilişkiler olduğunu tespit edilmiştir. Böyle bir modeli çözümleyebilecek metot olarak literatürde YEM önerilmiştir. Veri toplama aracı olarak dilsel değişkenlerle ifade edilmiş anket kullanılmıştır. Anket çalışması bir marketler zincirinin hem çalışanlarına hem de bu kişilerin amirlerine gönderilmiştir. Elde edilen veriler bulanık teori kullanılarak durusallaştırılarak sabit sayılar haline dönüştürülmüştür. Sabit sayılar SPSS programı ile gerekli geçerlilik, güvenirlik katsayıları tespit edilmiş olup sonuçlarının başarılı olduğu görülmüştür. Elde edilen korelasyon matrisi LISREL programına veri olarak girilmiştir. LISREL çıktıları uyum değerleri bakımından standart değerlerle karşılaştırılarak modelin uyum değerlerini sağladığı görülmüştür. Sonuçlar kişisel faktörlerin performansa doğrudan ve dolaylı etkileri bakımından değerlendirilmiştir. Kişisel performansa doğrudan en önemli etkiyi kişisel faktörlerin yaptığı diğer faktörlerin dolaylı olarak kişisel performansa etki ettikleri tespit edilmiştir. Ayrıca kişisel performansın kurumsal performansı doğrudan ve çok önemli ölçüde etkilediği sonucu tespit edilmiştir.
Basel II çerçevesinde kredi riski modellemesi
Bu çalısmada Basel II çerçevesinde kredi riski kavramının açıklanması ve Basel II'ye geçis sürecinin bankalar ve reel sektör üzerindeki etkilerinin arastırılması amaçlanmıstır. lk bölümde kısaca giris yapıldıktan sonra ikinci bölümde, konu ile ilgili literatür çalısmaları ve Basel II çerçevesinde kredi riskinin anlam ve önemi anlatılmaktadır. Üçüncü bölümde, kredi riski modellemesi ile ilgili kavramsal yaklasımlar anlatılmakta, daha sonra yapısal bir model (Temel Merton) ve indirgenmis-form bir model (Hull-White) detaylı incelenerek teorik altyapısı açıklanmaktadır. Sonrasında, piyasadaki mevcut uygulamalar karsılastırmalı olarak özetlenmekte ve Basel II'ye geçis sürecinde yeni kredi riski modellemesi yaklasımları ve bunların yerel bankalara ve reel sektöre etkileri ile ilgili önemli çıkarımlar paylasılmaktadır. Modellerin incelenmesinin ardından dördüncü bölümde, Merton modeli temelinde önerilen yaklasım kapsamında MKB-100 sirketleri ile ilgili bazı kredi riski parametreleri açıklanmaya çalısılmaktadır. Bu bölümde ayrıca, bir araba finansman sirketinin gerçek tarihsel verileri ile gerçeklestirilen uygulama çalısması ve sonuçları açıklanmaktadır. Perakende kredilerin risk hesaplaması ile ilgili bankalardaki mevcut uygulamalar hakkında arastırma ve ikili görüsmeler ile incelenmistir. Perakende krediler ile ilgili mevcut uygulamalar daha da detaylı arastırılarak 2006 yılı sonu için örnek bir sirketin beklenen kredi kayıp miktarı hesaplanmıstır. lerleyen bölümlerde, kredi riski yöneticileri arasında en önemli kavramlardan biri olan maruz kalınan fakat gerçeklesmemis (IBNR ? incurred but not recognized) kayıplar anlatılmaktadır. IBNR kavramı Basel II çerçevesinde kredi riski anlayısı ile karsılastırılmaktadır. Çalısma sonuç ve öneriler bölümü ile tamamlanmaktadır. Anahtar Kelimeler : Kredi riski modellemesi, IBNR, Basel II
Müşteriler arası malzeme akışlı eş zamanlı dağıtım-toplama yapılan araç rotalama problemi ve sezgisel çözümü
Es zamanlı dagıtım ve toplama yapılan araç rotalama problemleri ile toplama ve dagıtım problemlerinin bilesimi olan, müsteriler arası malzeme akıslı es zamanlı dagıtım-toplama araç rotalama problemi, malzemenin depodan talep eden müsterilere tasınması, buradan aynı zamanda depoya ve diger müsterilere gidecek malzemelerin de alınarak, toplam katedilen yolu en küçük yaparak depoya dönen araç/araçların rotaların bulunması olarak tanımlanabilir. Bu tezde, yeni bir problem olan müsteriler arası malzeme akıslı es zamanlı dagıtım-toplama araç rotalama probleminin tanımı yapılarak, çözümüne yönelik sezgisel bir algoritma önerilmistir. Önerilen algoritma MATLAB kullanılarak kodlanmıs ve tarafımızdan türetilen 60 adet test örnegi, Dethloff tarafından gelistirilen dört farklı müsteri ekleme kriteri ile çözülmüstür. Anahtar Kelimeler : Araç rotalama, es zamanlı dagıtım ve toplama, toplama ve dagıtım problemleri
Yeniden imalat sistemleri için bütünleşik lojistik ağı tasarımı ve bir karma tamsayılı programlama modeli
Pazardaki rakiplerine karsı daha fazla rekabet gücü kazanmak için müsteri hizmet düzeylerini artırma, imalat temin sürelerini azaltma ve envanter seviyelerini düsürme gibi konulara önem veren firmalar, bu amaçları gerçeklestirebilmek için üretim dagıtım planlama, tedarik zinciri yönetimi, lojistik yönetimi gibi stratejiler uygulama egilimindedir. Diger taraftan günümüzde artan çevre bilinci ve dogal kaynakların tükenmesi ile birlikte geri kazanımlı imalat sistemleri, tersine lojistik, geri dönüsüm ve yeniden imalat konularına olan ilgi de artmaktadır. sletmeler, ekonomik ve ekolojik sebepler, hükümetlerin koydukları kanunlar, sosyal sorumluluklar gibi nedenlerle tersine akısı sistemlerine dahil etmektedir. Bu tezde ileri ve geri akısı optimize etmek üzere çok ürünlü çok asamalı bütünlesik bir sistem için bir karma tamsayılı programlama modeli gelistirilmis ve örnek bir problem üzerinde çözülmüstür. Önerilen model, degisik boyutlarda test problemleri üretilerek test edilmistir. Ayrıca modelin düsük, orta ve yüksek geri dönüs oranlarındaki davranısının belirlenebilmesi amacıyla her bir problem büyüklügü farklı geri dönüs oranları için çözülmüstür. Modelin toplama ve dagıtım faaliyetleri için ortak tesis kullanımına izin verecek sekilde revize edilmesiyle sabit maliyetlerden tasarruf saglanmıstır. Anahtar Kelimeler : Tersine lojistik, yeniden imalat, geri kazanım.
Sınav personel çizelgeleme modeli
Akademik kurumlarda idarenin, egiticilerin ve ögrencilerin istek ve ihtiyaçlarını aynı anda göz önünde bulundurarak etkin çizelgelerin olusturulması, bu is ile ugrasan personel için oldukça zor ve zaman alıcı bir faaliyettir. Son yıllarda yazılım ve donamın teknolojisindeki gelismelere ragmen birçok egitim kurumunda çizelgeler hala elle olusturulmakta ve istenilen verimlilik saglanamamaktadır. Bu çalısmada yaklasık dört bin ögrencinin egitim ögretimine devam ettigi bir yüksek ögretim kurumunda sınav çizelgeleme problemi göz önüne alınmıstır. Sınavlar on günlük sınav periyodunda, her gün on iki sınav salonunda dört farklı oturumda yapılmakta olup, yaklasık yüz elli sınav görevlisi görev almaktadır. Farklı kapasitelere ve fiziksel kosullara sahip sınav salonlarına sınav görevlilerinin atanmasını saglayan tamsayılı dogrusal programlama modeli gelistirilmistir. Modele veri girisinin kolaylastırılması amacıyla basit ara yüzler hazırlanmıstır. Ara yüzler sayesinde sınav salonlarında görevlendirilecek personelin mazeret durumlarının sisteme girilmesine, istenilen gün ve oturumlarda istenilen sınav salonlarının açılmasına ve sınav salonlarına arzu edilen miktarda personel planlanmasına imkân saglanmıstır. Model öncelikle kısıt tatmin problemi olarak ele alınmıs ve farklı boyutlarda çözümü gerçeklestirilmistir. Ayrıca model, eklenen amaç fonksiyonu ve ilave kısıtlarla eniyileme modeline dönüstürülmüs ve farklı boyutlarda yapılan problem çözümlerinde en iyi çözüme kabul edilebilir süreler içinde ulasılmıstır. Son asamada model hedef programlama problemi olarak ele alınmıs, kabul edilebilir süreler içinde uygun çözümlere ulasılmıstır.
Promethee sıralama yöntemi ile personel seçimi ve bir işletmede uygulanması
İnsan kaynakları yönetiminin en önemli ve en zor konulardan bir tanesi personel seçme sürecidir. Doğru işe doğru adayın seçilmesi, işletme gereksinimlerinin doğru bir biçimde belirlenmesine ve alternatifler arasından en uygun adayın seçilmesine yardımcı olacak bir sistemin kurulmasına bağlıdır. Personel seçme problemi seçim sürecinde birden çok alternatifin değerlendirilmesini gerektiren çok kriterli zor bir karar problemidir. Bu çalışmada, bir işletmenin personel seçim süreci incelenmiş ve PROMETHEE sıralama yöntemi ile alternatif bir seçim yöntemi geliştirilmiştir. Bu yöntemde, kriterler ile alternatif işgörenler tespit edilmiş ve alternatif adayların öncelikleri PROMETHEE yöntemi ile hesaplanarak öncelik sıraları belirlenmiştir. Bu yeni yöntem ile gerekli kriterleri sağlayan alternatif adaylar arasından en uygun işgörenin belirlenmesi sağlanmış ve işletmelerde doğru işgörenin seçilememesinden kaynaklanan maliyetler ve seçim sürecindeki subjektif değerlendirmeler en aza indirilmeye çalışılmıştır.
Analitik hiyerarşi prosesi ve iki taraflı eşleşme algoritmasının silahlı kuvvetler personel atamasında kullanımı: Bir karar destek sistemi uygulaması
Birçok ülke Silahlı Kuvvetlerinde personel atama sistemi, atamacılar tarafından yürütülen, personelin çok az etkinligi olan, tek taraflı bir süreçtir. Bu süreçte, atamacılar, birliklerin ve personelin tercihlerini ve ihtiyaçlarını mümkün oldugu ölçüde tatmin etmeye çalısarak, pozisyonlara personel atarlar. Birbiriyle çelisen çesitli kriteri aynı anda göz önünde bulundurup, en iyi atamayı yapmak zor bir istir ve dikkate alınması gereken pek çok kriter olması sebebiyle, atama gibi çok kriterli problemleri tam olarak çözebilmek çogu zaman insan kapasitesinin sınırları dısındadır. Bunu yapabilme kabiliyetine sahip bir matematiksel çözümün probleme dahil edilmesi, karar vericiler için faydalı bir bakıs açısı saglayabilir ve bütün olarak personel atama sürecinde tarafsızlıgı arttırabilir. Bu baglamda, analitik hiyerarsi prosesinin kullanımı yararlı olacaktır. Yapılan çalısmalar mevcut süreçte sıkıntılar oldugunu ve iki taraflı eslesme algoritmasının kullanılması durumunda belli seviyede pozitif sonuçların alınabilecegini göstermistir. Yine bu çalısmalarda, iki taraflı eslesme sürecinin, atamacıların sayısında önemli bir azalıs saglayabilecegi ve yapılan atamaların toplam kalitesini yükseltebilecegi bulunmustur.İki taraflı eslesme ve analitik hiyerarsi prosesi, personelin bir sonraki görev yerinin, tercih ettigi yerlerden birisi olacagını ve Silahlı Kuvvetlerin ihtiyacı olan kaliteli personeli, ihtiyaç duyulan yerde bulabilecegini garanti etmektedir. Yaptıgımız çalısma, bu konuları incelemekte ve personel ile Silahlı Kuvvetler için kazançlı olacak bir karar destek sistemi önermektedir. Tezde, çok kriterli bir karar destek modeli tasarlanmıs ve bu model kullanılarak personel atamasını gerçeklestirecek bir yazılım gelistirilmistir. Anahtar Kelimeler : Analitik Hiyerarsi Prosesi, iki Taraflı Eslesme, Atama Problemi , Karar Destek Sistemi
Ankara'daki özel liselerin etkinliğinin veri zarflama analizi ile ölçümü
Çocukluktan gençliğe geçiş devresindeki insanların eğitimini üstlenen, onlara asgari ortak bir genel kültür veren ve onların kabiliyetleri doğrultusunda hem yüksek öğretime hem mesleğe hazırlayan Orta eğitim Türkiye için çok önemlidir. Bundan dolayı Türkiye'de liselerin etkinliğinin ölçülmesi ayrı bir önem taşımaktadır. Bu tezde Ankara'daki kırk dört özel lisenin 2006 yılına ait etkinlikleri ölçülmüştür. Öncelikle, göreli etkinliklerinin ölçülmesi amacıyla Ankara'daki 60 Özel lisenin 2005?2006 yılına ait verileri incelenmiştir. Verileri çalışmaya uygun bulunan 44 adet lisenin göreli etkinliğini ölçmek için Veri Zarflama Analizi (VZA) yöntemi kullanılmıştır. VZA, benzer işler yapan, çoklu girdi/çıktıya sahip organizasyonel birimlerin göreli etkinliğini ölçmede kullanılan matematiksel programlama tabanlı bir tekniktir. Bu çalışmada etkinlik ölçümü için üç uygulama yapılmıştır. İlk uygulamada 44 lisenin göreli etkinliği ölçülüp etkin olan ve olmayan liseler tespit edilmiştir. İkinci uygulamada özel liselerin göreli etkinliğinde etkili olan değişkenlerin etkinlik dereceleri tespit edilmiştir. Bunun için her birleşimde bir değişkeni analizden çıkaran sekiz farklı birleşimli bir analiz gerçekleştirilmiştir. v Üçüncü uygulamada bu analiz sonucunda etkin bulunan 6 Özel Lise, her denemede biri sistemden çıkarıldı ve geriye kalanların etkinlikleri ölçülmüştür. Sonuçta etkin olan 6 Özel Lisenin, içlerinden birinin sistemden çıkarılmasıyla etkinliklerini yitirmedikleri gözlenmiştir. Bu da bize ikinci uygulamada elde edilen sonuçların kararlılığını göstermiştir.
Gemiadamlarının endüstriye kazandırılmasına yönelik bir model önerisi ve tasarımı
Personel istihdam açığı bugün denizcilik endüstrimizin aşmak zorunda olduğu en önemli sorunları arasında gelmektedir. Dünya ticari denizciliğine genel olarak bakıldığında, tayfa arzının talepten fazla olduğu, zabitan talebinin ise arzından fazla olduğu görülmektedir. Yapılan çalışmanın amacı, deniz ticaret filomuzda bulunan Türk bayraklı gemiler ile Türk armatörlerin sahip olduğu yabancı bayraklı gemilerden oluşan Türk filosunda aktif olarak çalışan zabit sayısı ileriye dönük projeksiyonunu çıkarmak ve filo ihtiyacı ile mevcut zabit arzını karşılaştırarak istihdam darboğazının boyutlarını belirlemek ve buna uygun çözüm önerileri üretmektir. Bu kapsamda Dünya ülkeleri ekonomik verileri (gayri safi yurt içi hasılaları, ithalat/ihracat rakamları ve kişi başına düşen yurtiçi hasıla gelirleri toplamları) ile Türk filosu taşıma kapasitesi arasındaki ilişki, doğrusal ve doğrusal olamayan tahmin modelleri kurularak incelenmiştir. Yine tez kapsamında üretilen ?Gemiadamları Projeksiyon Algoritması (GAPA)? yardımıyla, Türk deniz ticaret filosundaki değişkenliği en iyi açıklayan dünya ekonomisi verileri tespit edilmiş, ve bu veriler üzerinden 2010 yılına kadar Türk filosu taşıma kapasitesi ve aktif çalışan zabit sayısı projeksiyonları yapılarak filo talebi belirlenmiştir. Daha sonra zabit arzı ile talep karşılaştırılarak, Türk denizciliği arz talep dengesi tanımlanmıştır. Elde edilen sonuçların ışığında zabitan istihdam problemine çözüm önerileri getirilmiştir.
Bir kamu hastanesinde işletme performansının makroergonomik açıdan değerlendirilmesi: (Boyabat 75. yıl Devlet Hastanesi örneği)
Bugün bütün dünyada salık hizmetleri gitgide önem verilen bir konu haline gelmekte ve ekonomik, sosyal gelimenin itici güçlerinde biri olarak kabul edilmektedir. Ancak, sürekli olarak artan ihtiyaçlara ve talebe karın salık alanındaki kaynaklarda sınırlıdır ve bu kaynakların etkin ve verimli kullanılması gerekmektedir. Hastaneler de insanların en önemli ihtiyaçlarından olan salık hizmetlerinin karılanması amacıyla kurulmu, salık hizmetleri üreten iletmelerdir. Hastaneler, pek çok görevin yerine getirilmesi sebebiyle deiik bakı açılarından farklı ekiller alan kompleks organizasyonlardır. öyle ki hastaneler, tedavi hizmetleri ürettii için salık kurumu olmasıyla birlikte, tıbbi personel yetitirdii için bir eitim yeri, bilimsel deneyler yapıldıı için bir aratırma merkezi, hiçbir ayırım gözetmeden bütün topluma hizmet sunduu için bir organizasyon, devletin denetimine balı çalıtıkları için bir kamu kuruluu, hastaları barındırdıı için bir yöneyle bir tür hayır kurumu, hekim, hemire, idari ve teknik personel gibi çeitli meslek sahiplerini çalıtırdıı için bir mesleki organizasyon, yönetiminde ekonomik ve idari ilkeler geçerli olduu için bir çeit iletme organizasyonu olarak nitelendirilebilir. Günümüzde organizasyonlar giderek büyümekte ve giderek daha karmaık bir hal almaktadırlar. Organizasyonlar rekabete göüs gererek varlıklarını sürdürebilmek için ellerindeki kaynaklan çok iyi deerlendirmek ve bileenleri arasındaki etkileimi en yüksek seviyeye çıkartarak performanslarını eniyilemek durumunda kalmaktadırlar. Burada organizasyonun bileenlerinin arasındaki uyumu arttırmak ön plana çıkmaktadır. Sistem yaklaımı çerçevesinde incelenmeleri gereken organizasyonlarda bileenler arası uyum gözetilmeden yapılacak iyiletirme çalımalarının toplam organizasyon performansını mutlaka arttırması beklenmemelidir. Organizasyonlar, sosyoteknik birer sistem olarak kabul edilmelidirler. Sosyoteknik sistemlere ait alt sistemler; çalıan altsistemi, teknoloji alt sistemi, çevre alt sistemi ve organizasyonun iskeletini oluturan yapısı olarak sayılabilir. Ergonomi biliminin son gelien dalı olan makroergonominin amacı, yukarıda sayılan sosyoteknik sistem ana bileenleri arasındaki uyumu insan faktorünü ön plana çıkartarak eniyilemektir. Mikroergonomik çalımalar ise insan-makina sistemleri, i istasyonları ve çalıma ortamları gibi organizasyonun mikro düzeyindeki bileenlerini ele aldıından, bu çalımaların baarılarının ve organizasyon performansına yüksek seviyedeki katkılarının salanması makroergonomik bakı açısıyla yönlendirilmelerine balıdır. Bunun yanında, makroergonomik çalımanın baarısı da ancak belirli bir mikroergonomik temele oturmasına balıdır. Bu balamda, organizasyonun yaamında makroergonomi ve mikroergonomi performans arttıran sürekli bir döngü olmaktadır. letmeler de çeitli girdileri, bünyelerindeki çalıanları, teknolojileri ve bilgi birikimlerini kullanarak çeitli çıktılara dönütüren organizasyonlar olarak kabul edilebilirler. Özellikle teknolojik açıdan belirli bir seviyeye ulamı olan ülkemiz iletmelerinde iletme performansını arttırmada makroergonomik yaklaımın önemi yadsınamaz.
Haberleşme şebekelerinin tasarımında sezgisel yaklaşımlar: Değişken komşu arama, kuş sürüsü optimizasyonu, karınca kolonisi optimizasyonu
Güvenilirlik kısıtı altında minimum maliyetli haberle?me ?ebekelerinin topolojik eniyilemesi problemi NP-zor bir problemdir. Literatürde bu problemin çözümü için farklı genel amaçlı sezgisel yöntemler kullanılmı?tır. Bu çalı?mada ise güvenilirlik kısıtı altında minimum maliyetli haberle?me ?ebekelerinin topolojik eniyilemesi probleminin çözümünde deği?ken kom?u arama, ku? sürüsü eniyilemesi ve karınca kolonisi eniyilemesi genel amaçlı sezgisellerine dayalı algoritmalar geli?tirilmi?tir. Geli?tirilen algoritmaların performansları çözüm zamanı ve çözüm kalitesi açısından kar?ıla?tırılmı?tır ve ku? sürüsü eniyileme yakla?ımına dayalı olarak geli?tirilen algoritmanın performansının diğerlerine göre daha iyi olduğu gözlemlenmi?tir.
Nesne yönelimli yazılım dillerinin analitik hiyerarşi ve analitik network prosesi ile karşılaştırılması ve değerlendirilmesi
Yazılım teknolojisindeki degisim 1970'lerde yapısal programlamanın yararlarının fark edilmesiyle baslamıs, 1990'larda nesne yönelimli programlamanın iyice yaygınlasmasıyla yazılım gelistirme süreci ivme kazanmıstır. Nesne yönelimli programlama daha anlasılır, daha iyi organize olmus ve incelenmesi, degistirilmesi, hata ayıklaması daha kolay programlar üretmeye elverislidir. Sagladıgı birçok kolaylık nedeniyle günümüzde çok fazla talep görmektedir. Nesne yönelimli programlamanın önümüzdeki yıllarda programlama yöntemlerinde kilit nokta olacagı gerçegi bu çalısmanın tercih edilme sebebi olmustur. Bu çalısmada öncelikle iyi bir programlama dilinin sahip olması gereken özellikler arasındaki öncelikleri belirlemek, programlama dili seçimini kolaylastıracak bir araç bulmak ve bu süreci çok daha düzgün hale getirmek hedeflenmistir. Ancak uygun programlama dilini seçmek bir çok faktörü dikkate almayı gerektiren bir çesit çok kriterli karar verme problemidir. Bu çalısmada nesne yönelimli yazılım dili seçimi problemi Analitik Hiyerarsi Prosesi(AHP) ve Analitik Network Prosesi(ANP) ile çözülmeye çalısılmıs, elde edilen sonuçlar degerlendirilmis, karsılastırılmıs ve bu süreç için uygunlukları arastırılmıstır. Literatürde nesne yönelimli yazılım dilleri için ANP ile yapılmıs herhangi bir çalısmaya rastlanmamıs olup çalısma bu yönüyle de bir ilk olma özelligi tasımaktadır.
Supply chain network optimization model incorporating competitive facility location problems
The detailed literature review on SC network models showed that almost all of the SC network optimization models ignore the impacts of SC network decisions on the customer demand. However, the physical network structure of a SC is one of the important factors impacting chain's competitiveness, especially for the retail markets. On the other hand, competitive facility location problems model only distribution part of the SC even though they have some characteristics of SC networks and analyze the rival chains existing in the market. In this dissertation study, a multi-objective SC network optimization model, incorporating competitive facility location models is developed. The objectives utilized in the model are; profit maximization, sales maximization and SC risk minimization. The model is defined as Mixed Integer Linear Programming (MILP) model with three echelon SC network, with multi products, and single term. The SC structure consists of three echelons; Suppliers, Distribution Centers and Customer Zones. In order to simplify the model, products are aggregated to 10 different product types to represent the whole product mix. Nature of the developed model is deterministic. The unique unknown variable within the model is the demand. The demand at each customer zone is assumed to be determined by the price and the attraction function. Attraction Utility function is defined as the availability of same-day transportation from DC to Customer Zone. The model is applied to a real life problem of one of the leading ready – wear clothing companies in Turkey. The company currently has only one DC in Istanbul. However, the number of sales points and the total sales volume of the company increased sharply, in recent years. It is considered that the firm needs to reconfigure its supply chain network and to decide whether or not to open additional Distribution Center(s) in alternative locations. The model is first solved as a profit maximization problem. In the optimal solution for profit maximization problem, the sales decreased by 26 %. Because of the competition within the market, the 26 % sales decrease is not acceptable by any firms. Therefore, it has been concluded that modeling the problem as profit maximization does not generate required results and all three performance measures (profit, sales, risks) need to be taken into account. Then, the model is solved as multi-objective with a goal programming method. The results proved that including attraction function on the model may change the performance results of the model and eventually SC network decisions. When the model moves from one DC (current situation) to two DCs, the model generates around 5 % more sales volume due to the defined attraction function. Without including attraction function impact on the model, one DC options are chosen. However, the model with the attraction function proposes DMs to utilize two DCs concurrently. The result of this study contributes to the Supply Chain Network Optimization model literature mainly in two ways. First, the developed and analyzed model is the first SC network optimization model incorporating the changes in the demand, which is subject to the both price and distance from the end-customers and which is substantially influenced by strategic level SC network model decisions. Second, this model is also the first model simultaneously utilizing supply side risk analysis, demand functions and strategic level SC decisions. Developed model also proved that single objective models may not generate acceptable results and showed that SC network optimization models need to be defined as multi-objective since SCs are multi-objective in their nature.
Ekip planlama yönetiminin bir muayene kuruluşu için geliştirilmesi
Gerçekleştirilen tez çalışmasının hedefi, TÜRKAK'dan akredite A tipi bağımsız muayene kuruluşunun en önemli konularından biri olarak yer alan ekip planlama konusunun incelenerek, ekip planlama sürecinin ilk aşaması olarak gelen taleplerin departman bazında ayrım sağlanarak mühendislere atama işlemi gerçekleştirilmektedir. Mevcut durum ile mühendislerin saha ve raporlama ofis çalışmalarının ataması sistematik olmadığı için atama sistemi IBM Ilog Cplex ile gerçekleştirilmektedir. Bir muayene kuruluşu için ekip planlama çalışması belirtilen performans kriterleri değerlendirilerek ekip planlama çalışmasının geliştirilmiştir. Çizelgeleme yöntemleri ele alınarak yapılan çalışmaların, günümüzde maliyet ve zaman analizleri göz önünde bulundurularak belirli kısıtlar ve yöntemler doğrultusunda optimizasyonu sağlamaktadır. Ekip planlama çalışması matematiksel kısıtlar doğrultusunda maksimum faydayı sağlanması amaçlanmıştır. Bu veriler doğrultusunda bir muayene kuruluşu için işgücü rotalama ve çizelgeleme matematiksel modeller ile ele alınarak çizelgeleme çalışması gerçekleştirilmiştir. Ekip planlama çalışmaları geliştirilerek, optimal atama yapıldığı verisine ulaşılmıştır. Bu tez çalışmasından bir muayene kuruluşu veya işlerin sabit geldiği bir kuruluş için mühendislerin veya çalışanların IBM Ilog Cplex'e istinaden performans kriterleri değerlendirilerek optimal çözüme ulaşmamızı sağlamaktadır. Farklı firmalar da çalışanları için bu tip performans kriterleri belirlenmesinde iyileştirme yapması durumunda bu tez çalışmasından faydalanarak en iyi çözüme ulaşmasını sağlamaktadır. Bu çalışma İstanbul ilinde bir muayene kuruluşunun vardiyalara iş gücünü dengeli dağıtarak mühendislerin memnuniyetini ve verimliliğinin arttırılması hedef alınmıştır.
Hastanelerde tıbbi sarf malzeme stok yönetiminin simülasyon ve optimizasyon ile iyileştirilmesi
Taleplerdeki ve temin sürelerindeki belirsizlik, fiyatlarda yaşanan dalgalanmalar gibi tam olarak ölçülemeyen ve kolay tahmin edilemeyen piyasa koşullarında, işletmeler faaliyetlerinin kesintisiz devamlılığını sağlamak için belirli düzeylerde stok bulundurmak zorundadır. Gerçekleştirdiği işletme faaliyetleri sonucu sağlık hizmeti çıktısı üreten sağlık işletmeleri için stok; tetkik, tedavi ve teşhis için bulundurulması gereken ve insan sağlığına direkt etki eden malzemeler anlamına gelir. Bu nedenle, tıbbi stokların yönetimi hem insan sağlığı için hem de hastanelerin finansal devamlılığı için oldukça önem kazanmaktadır. Çalışmaya konu olan hastanenin ameliyathane biriminde kullanılan tıbbi sarf malzemelerin stok yönetimini inceleyen, simülasyon ve optimizasyon teknikleri ile iyileştiren bu çalışmada; ilk olarak mevcut stok yönetim süreçleri tanımlanmış. Ardından söz konusu ameliyathanenin mevcut stok kontrol yönetimi ve mevcut stok kontrol yönetimine alternatif olması için tasarlanan, literatürde yer alan stok kontrol modellerinden biri olan (s,S) stok kontrol modeli, gerçek hayat verileri kullanılarak, Arena Simülasyon paket programında oluşturulup, çalıştırılarak seçilen malzemelerin stok maliyetleri hesaplanmıştır. Çalışmanın son kısmında ise, mevcut duruma alternatif olarak tasarlanan (s,S) stok kontrol modeli, Arena Simülasyon programında yer alan, OptQuest optimizasyon aracı kullanılarak optimize edilmiştir. Optimize stok parametreleri ile (s,S) stok kontrol modeli tekrardan çalıştırılarak malzemelerin stok maliyetleri hesaplanmıştır. Son olarak üç stok kontrol modelinin çıktıları analiz edilmiş ve %95 güven düzeyi ile en düşük stok maliyet değerinin optimize (s,S) stok kontrol modelinin kullanılması ile gerçekleştiği ve ameliyathanede kullanılan mevcut stok kontrol yönteminin maliyet noktasında yetersiz olduğu sonucuna varılmıştır.
Bulanık AHP ve bulanık TOPSIS yöntemleri kullanarak alt yüklenici seçim kararını iyileştirme
Teknolojinin gelişmesi ile bilgiye ulaşmak artık çok kolay ve arama motorları, sosyal medya ve kaynak verileri saniyeler içerisinde önümüzde olabiliyor. Fakat nitelikli ve doğru veriye ulaşmak sanıldığı kadarda kolay değil. Bilgilerin değerlendirme ve analizlerinin yapılması büyük önem arz ediyor. Özellikle İnşaat sektöründe başarının temel anahtarı çalışılacak yüklenici ve altyüklenicinin seçilmesi sırasında doğru verilere zamanında ulaşmaktır. Genelde geçmişte çalışılmış referansları güçlü firmalar tercih edilir ve internet üzerinden sunulan verilere güvenilmez, güvenilse bile doğrulamak zor olduğu için risk yüksektir. Bir de seçilecek yüklenici ve altyüklenici verilerine ulaşılacak yöntemin seçilmesi de önemlidir. Günümüzde bu veri analizinin İnşaat sektöründe firmalara doğru ve zamanında iletilmesini sağlamak üzere hizmet sağlayıcıları bu açığı kapatmaya başlamıştır. Bu sebeple tez çalışmasında İnşaat sektöründe yüklenici seçimi yaparken internetin bize sağlamış olduğu imkanları kullanırken Insuppliers sitesi gibi nitelikli veri sağlayan bir internet sitesinin arama motorunda kullanılan kriterlerin önem derecesi belirlemek üzere sektörde söz sahibi üst düzey yönetici olan on kişilik karar verici komitenin kararları Bulanık AHP ve Bulanık TOPSIS metotları ile incelenerek değerlendirilmiştir.