Personel atama probleminin genetik algoritma ile optimizasyonu: Hekim atama probleminde bir uygulama
The optimization of personnel assignment problem with genetic algorithm: An application in medicus assignment problem
Yazar: MUHAMMER İLKUÇAR
Danışman: PROF. DR. İBRAHİM GÜNGÖR
Süleyman Demirel Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2012
Konu: Kamu Yönetimi = Public Administration ; İşletme = Business Administration
Dizin: Atama problemi = Assignment problem ; Atamalar = Appointments ; Doktorlar = Physicians ; Personel = Personnel

Özet:
Bu çalışmada, sağlık bakanlığı bünyesinde çalışan belirli branşlardaki hekimlerin, hizmet puanı, kıdem ve tercihlerine göre, bakanlığa bağlı sağlık kurumlarının mevcut personel durumu ve ihtiyaçları da göz önüne alınarak, kurumlara rotasyon işleminin optimizasyonu yapılmıştır. Hekimler; hizmet puanı, kıdemi, görev süresi, halen çalıştığı kurum ve çalışmak istediği kurum tercihleri dikkate alınarak, öncelikli tercihi olmak şartıyla, tercih ettiği kurumlardan birine atanmaya çalışılır. Atama sırasında; kurumlardaki çalışması gereken personel sayısı, halen çalışan personel sayısı, istenen personel sayısı, kurumdan atanarak ayrılacak personel sayısı, kurumda halen çalışan personelin belirli bir oranının atanarak ayrılabileceği gibi durumlar dikkate alınarak, kurumların personel ihtiyaçları karşılanmaya çalışılmalı ve hekimlerin kurumlar arasında mümkün olduğu kadar dengeli dağıtımı yapılmalıdır. Bu çalışmada aday ve kurum istekleri ve kısıtları dikkate alınarak hem adayları, hem de kurumları azami memnun edecek bir aday-kurum atamasının optimizasyonu yapılmıştır. Problemde çözüm yöntemi olarak genetik algoritma kullanılmıştır. Kullanılan genetik algoritmada, kromozom seçme işlemi, geliştirilen yazılım ile otomatik hale getirilerek, problemin çözümü sırasında kromozom seçme yönteminde dolayı oluşabilecek monotonluk önlenmiştir. Kromozomlar üzerinde yapılan çaprazlama veya mutasyon işleminden sonra adayların tercih etmediği kurumlara atanması söz konusu olabilmektedir. Bu sorun, kromozom düzeltme algoritması yardımıyla adayların tercih ettiği kurumlardan birine (öncelikli tercihine) atanmasıyla giderilmiştir. Problemde, gerçek verileri simule eden bir veri seti oluşturma fonksiyonu yardımıyla farklı veri setleri oluşturularak, geliştirilen yöntem test edilmiştir. Problemin çözümü için; C#.NET Express programlama dili ve MS SQL 2005 Express veri tabanı kullanılmıştır.

Abstract:
In this study, the optimization of the rotation of doctors in some certain branches who work in the Ministry of Health to some institutions was done regarding the doctor?s work experience points, seniority, personal preferences; the present number of the stuff in the health institutions of the ministry and their future needs. Considering their preference priority, we attempted to appoint doctors to one of the institutions, according to their work experience point, seniority, the length of service and the preferences of the institution they are currently working and those of the one they want to be assign. In this assignment, the points such as the number of the staff to be employed in the institution; the number of the staff working in the institution currently; the number of the staff demanded; the number of the staff to leave the institution by assigned; and the possibility that some of the staff may be assign to other institutions should be considered to meet the needs of the institutions and to assign doctors to different institutions in a balanced way. In the assignment, we paid at most attention to optimize the assignment considering the limitations and the needs of both individuals and institutions. The genetic algorithm was used as the method of the solution of the problem. In the genetic algorithm used, the possible monotony that might emerge from the nature of chromosome selection method during the solution of the problem was prevented by automatizing the chromosome selection by the software we developed. After the mutation operation and the transposition on the chromosomes, it was observed that some of the candidates might be appointed to the institutions they have not preferred. This problem was solved by assigning the candidate to one of the institutions (to their prior preferences) with the help of the chromosome correction algorithm. In the problem, the method we developed was tested by constructing different data sets with the help of a data set constructing function which simulates actual data. To solve the problem, C#.NET Express programming language and MS SQL 2005 Express data sets were used.