Araç rotalama modeli ile çok boyutlu gözlemlerin gruplandırılması: Kişilik envanterine göre yurt odalarına öğrenci atama uygulaması
Grouping of multi-dimensional observations with the vehicle rotation model: Application of assigning the students to dorm rooms by personal inventory
Yazar: SUAVİ FATİH BALCI
Danışman: YRD. DOÇ. DR. TUFAN DEMİREL
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering ; Psikoloji = Psychology
Dizin: Araç yönlendirme problemi = Vehicle routing problem ; Beş faktör kişilik modeli = Five factor personality model ; Kişilik envanteri = Personality inventory ; Kümeleme analizi = Cluster analysis ; Yöneylem araştırması = Operations research

Özet:
Çalışmamızda, çok boyutlu gözlemlerin gruplandırılması amacıyla araç rotalama problemi modeli modifiye edilerek kesin çözümlü kümeleme yapabilir bir hale getirilmiştir. Klasik araç rotalama problemi modeli, düğüm noktası tanımı devre dışı bırakıldığında, sezgisel olarak kümeleme işlemi gerçekleştirmektedir. Araç rotalama modelini kesin çözüm üreten bir hale getirmek amacıyla, rota içi köşegen uzunlukları için değişken tanımladık ve modele entegre ettik.
Geliştirdiğimiz modelin çıktılarının, kümeleme analizi çıktılarından en önemli farkı, oluşacak altkümelerin eleman sayılarının kullanıcı tarafından belirlenebilmesidir.
Geliştirdiğimiz modelin test edilmesi için, modelimizi tam sayılı doğrusal programlama yapan bir yazılım yardımıyla çözdük. Ayrıca aynı verileri, kesin çözüm veren tüm alternatiflerin değerlendirilmesi yöntemi ile çözdük ve sonuçları karşılaştırdık. Tekrarlayan testlerde iki farklı yöntemin çıktılarında birebir uyum yakalanmıştır ve testlerimiz başarı ile sonuçlanmıştır.
Farklı uzaklık fonksiyonu çıktılarının, modelimize etkisini test ettik. Aynı veri matrisi kullanılarak farklı uzaklık fonksiyonlarından elde edilen uzaklık matrisleri modelimiz ile birlikte çözüldü ve sonuçlar karşılaştırıldı. Kriterler arası etkileşimi dikkate almayan uzaklık fonksiyonları kendi içinde aynı sonuçları verdi, benzer şekilde kriterler arası etkileşimi dikkate alan uzaklık fonksiyonları kendi içinde aynı sonuçları verdi.
Geliştirdiğimiz modelin uygulanması amacıyla, Beş Faktör Modeli alt boyutları ve bazı ek kriterlerden oluşan anketimiz ile öğrenci yurdunda kalan öğrencilerden veri matrisi elde edildi. Veri matrisleri uzaklık fonksiyonları yardımıyla uzaklık matrislerine dönüştürüldü. Uzaklık matrisleri geliştirdiğimiz modifiye edilmiş araç rotalama modeli ile birlikte çözüldü. Böylece benzer kişilik envanterlerine sahip öğrenciler aynı odalara atanacak şekilde kümelendi.

Abstract:
In our study, the vehicle routing problem model has been modified to cluster the multi-dimensional observations as optimum solution. The classical vehicle routing problem model can perform intuitive clustering when start point definition is disabled. Vehicle routing in order to become a model of producing definitive solution, we define a diagonal length variable for the closed-end routes and we integrated the model.
The most important difference of the output of the model we have developed from the outputs of the clustering analysis is that the user can determine the element numbers of the subclasses to be generated.
In order to test the model we developed, we solved our model by using software that performs integer linear programming. We also compared the results with the same data, the method of evaluating all the alternatives giving the definitive solution, and the results. In repetitive tests, one-to-one correspondence has been achieved between the outputs of two different methods and our tests have been successful.
We tested the modeling effect of different distance function outputs. Using the same data matrices, the distance matrices obtained from different distance functions were solved together with our model and the results were compared. The distance functions which do not take into account the inter-criteria interactions gave the same results in themselves, similarly the distance functions taking into account the inter-criteria interactions gave the same results in themselves.
In order to apply the model we developed, we obtained a data matrix from the students who stayed in the student's residence with our five-factor model subscale and some additional criteria. Data matrices were transformed into distance matrices with the aid of distance functions. The distance matrices have been solved together with the modified vehicle routing model we have developed. Thus, students with similar personality inventory were clustered in the same room.