Gri kümeleme ve gri p-medyan doğrusal programlama yöntemleri ile acil durum toplanma yerlerinin önceliklendirilmesi: Süleyman Demirel Üniversitesi örneği
Prioritization of emergency assembly points using grey clustering and grey p-median linear programming model: A case of Suleyman Demirel University
Yazar: DAMLA YALÇINER
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDAL AYDEMİR
Süleyman Demirel Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Doğal afetler = Natural disasters

Özet:
Herhangi bir yerde ve zamanda meydana gelebilecek afet durumuna karşı bireylerin hazırlıklı olması gerekmektedir. Doğal, insan ya da teknoloji kaynaklı bir afet durumunda, bireylerin kendilerini savunmaları ve en kısa sürede afet alanından uzaklaşmaları istenmektedir.
Bu amaçla, tez çalışmasında; yaşanabilecek afet durumunda Isparta ilinde yer alan Süleyman Demirel Üniversitesi için acil durum toplanma planı yapılmıştır. Birimler, toplanma alanları, birimlerin toplanma alanlarına uzaklıkları, idari ve akademik personel ile öğrenci sayıları dikkate alınarak birimlerin belirlenen beş farklı acil durum toplanma alanına atama yapılmıştır. Acil durum toplanma yerlerine atamalar için MATLAB programlama dilinde Gri Kümeleme Analizi ve GAMS eniyileme yazılımında Gri P-Medyan doğrusal programlama modeli geliştirilmiştir.
Acil durum toplanma yerleri kapasitelerinin bir kişiye ayrılan alanın 1 m2, 1,5 m2, 2 m2, gri aralık sayısı ⊗(1;1,5)m2 ve gri aralık sayısı ⊗(1,5;2)m2 olmasına göre beş farklı model şeklinde araştırılmıştır. Ayrıca, idari ve akademik personel ile öğrencilerin %70 ve %100 bulunma kapasiteleriyle ayrı çözümler gerçekleştirilmiştir. Çözümlerde, ortalama kapasite kullanım oranları dikkate alınarak en iyi çözümü veren atama modeli belirlenmiştir. Önerilen atama modeli ile elde edilen nihai çözüm yardımıyla, Süleyman Demirel Üniversitesi birimlerinde çalışan idari ve akademik personel, öğrenciler ve afet anında ilgili birimlerde var olan kişiler için afet durumunda hangi acil durum toplanma yerini kullanacaklarına ilişkin belirsizliğin ortadan kalkması, afet anında karşılaşılan kriz sürecinin en iyi şekilde yönetilmesi ve sonuçta hayati riski en aza indirme amaçları sağlanmıştır.

Abstract:
People can come to any place and time are required to prepare at a disaster time. In the case of natural, human or technological disasters, they are required to defend themselves and to move away from the disaster area as soon as possible.
For this purpose; in case of a disaster, an emergency assembly points plan has been made for Süleyman Demirel University, Isparta in this thesis. The academic and administrative units have been assigned to determined five different emergency assembly points in the main campus by using the numbers of the administrative and academic personnel, and student numbers, and distances of the units to the assembly point areas each other. Then, Grey clustering analysis in MATLAB programming language and grey p-median linear programming model in GAMS optimization software have been developed for assignment to emergency assembly points
The capacities of emergency assembly points' areas has been obtained into five different models, and the five models are developed by reserved space per one person being 1 m2, 1,5 m2, 2 m2, ⊗(1;1,5)m2 grey interval number and ⊗(1,5;2)m2 grey interval number. Also, solution models executed with %70 and %100 occurrence capacities of administrative and academic personnel, and students. In the solutions, the assignment model giving the best solution is determined by considering the average capacity utilization rates. According to final solution obtained with the proposed assignment model, the uncertainty about which emergency assembly point to use in case of disasters for administrative and academic staff, students and those who are present at the disaster in Süleyman Demirel University units is getting worse and the crisis period and ultimately reducing the risk of vital risk.