Televizyon reklamlarının çizelgelenmesi problemine matematiksel modeller ve sezgisel yaklaşımlar
Mathematical models and heuristic approaches to the problem of scheduling television commercials
Yazar: HAKAN ŞAHİN
Danışman: DOÇ. DR. TARIK KÜÇÜKDENİZ ; DOÇ. DR. TUNCAY ÖZCAN
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Yüksek lisans tezi kapsamında yapılan bu çalışmada, birden fazla reklam veren talebini değerlendirerek en uygun televizyon reklam çizelgelemesi oluşturma problemi için yeni bir genetik algoritma tasarımı önerilmiştir. Bu NP-zor optimizasyon problemi, bir çok ilkesel ve yasal kısıtlamaya tabi bir yayıncı kuruluş için en uygun televizyon medya planını geliştirmeyi amaçlamaktadır. Bu sorunun çözümüne yönelik klasik ve mevcut yaklaşım, yayın akışına eklenecek bir sonraki reklamı seçerken önceki reklam molalarından elde edilen verilere dayanan açgözlü buluşsal yöntemdir. Açgözlü yöntem, yalnızca nesnel araştırma evreni ile ilişkili bir grup çözüm üretme yeteneğine sahipken, önerilen sezgisel algoritma, mevcut durumda kullanılan açgözlü buluşsal yöntemden daha iyi performans gösteren ve yayıncı kuruluş içinden ya da aracı kurum tarafından görevlendirilen reklam planlayıcının aralarından seçim yapmasına izin veren bir alternatif çözümler seti üretmektedir. Bu çözümlere ulaşmak amacıyla, algoritma ve çözümde kullanılacak veri seti için probleme özgü kodlama, genetik operatörler ve problem için daha önce kullanılmamış özgün bir optimizasyon algoritması geliştirilmiştir. Bu algoritma, çözümün kullanıcı ya da görevlendirilmiş medya planlayıcı tarafından belirlenen parametreler ile çalışmasına izin verir. Bu sayede problem kısıtlamaları nedeniyle karmaşık olan performansını önemli ölçüde geliştirme fırsatına sahiptir. Önerilen optimizasyon yönteminin ve özgün tasarımının verimliliği, Türkiye'de yayın yapan bir yayıncı kuruluştan alınan gerçek veri seti kullanılarak mevcut yöntemler ile karşılaştırılarak değerlendirilmiş ve sunulmuştur.

Abstract:
In this study, which was carried out within the scope of the master thesis, a new genetic algorithm design was proposed for the problem of creating the most appropriate television advertisement scheduling by evaluating the demand of more than one advertiser. This NP-hard optimization problem aims to develop the optimal television media plan for a media planner and broadcaster subject to many policy and legal constraints. The classic and current approach to solving this problem is the greedy heuristic based on data from previous ad breaks when selecting the next ad to add to the stream. While the greedy method is only capable of generating a set of solutions related to the objective research universe, the proposed heuristic presents a set of alternative solutions that outperform the currently used greedy heuristic and allow the media planner from within the publisher or brokerage to choose from. In order to reach these solutions,problem-specific coding for the algorithm and the data set to be used in the solution, genetic operators and a unique genetic optimization design that has not been used before for the advertise scheduling problem have been developed. This algorithm allows the solution to work with parameters set by the user or the dedicated media planner. In this way, it has the opportunity to significantly improve its performance, which is complex due to problem constraints. The efficiency of the proposed optimization method and its original design has been evaluated and presented by comparing it with existing methods, using the real data set obtained from a broadcasting company in Turkey.