Çevrimsel iş gücü çizelgeleme problemlerinin genetik algoritma ve tavlama benzetimi yöntemleriyle çözülmesi
Solving the cyclic workforce scheduling problems by using genetic algorithm and simulated annealing methods
Yazar: TOLGA ÖNCÜER
Danışman: YRD. DOÇ. DR. SEZGİN KILIÇ
Hava Harp Okulu Komutanlığı / Havacılık ve Uzay Teknolojileri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2012
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Genetik algoritma tekniği = Genetic algorithm technique ; Normal dağılım = Normal distribution ; Varyans analizi = Variance analysis

Özet:
Yöneticiler, işletmelerinin devamı için haftanın her gününde ve günün her vardiyasında belirli sayılarda personel bulundurma ihtiyacı duymaktadırlar. Bunun yanında yöneticiler, periyodik olarak her planlama sürecinde, personellerin gün içerisindeki değişik vardiyalara atanması, çalışanların her hafta kullanmakta oldukları haftalık izinlerinin planlanması ve bütün bunlar yapılırken adaletli davranılması gibi çok vakit alan problemlerin çözümü için stresli ve sıkıntılı saatler geçirmektedirler. Üstelik personelin iş gücü çizelgesi genellikle haftalık hazırlandığı için yöneticiler her hafta aynı problemi tekrar yaşamaktadırlar. Çalışan sayısı ihtiyacındaki artış, farklı çalışan istekleri ve iş kanunundaki bağlayıcı unsurlarla gittikçe karmaşıklaşan bu problem, literatürde iş gücü çizelgeleme problemi olarak tanımlanmakta ve uygun çözüm yöntemleri kullanılmadığında işletmelerin fazladan personel çalıştırmasına veya fazla mesai yaptırmasına sebep olarak ciddi bir verimlilik kaybına yol açmaktadır. Bu çalışmada, işletmelerin uzun zaman harcadıkları ve çözümü aşamasında büyük sorunlarla karşılaştıkları çevrimsel iş gücü çizelgeleme problemi ele alınmıştır.Bilgisayar teknolojilerindeki hızlı gelişim, karmaşık ve büyük boyutlu problemlerin çözümü için yakın tarihte önerilmiş olan metasezgisel yöntemlerin etkinlikle ve daha yaygın olarak kullanımına imkan sağlamaktadır. Geçmiş çalışmalar incelendiğinde, çevrimsel iş gücü çizelgeleme problemi için kesin çözüm yöntemleri ile ancak küçük boyutlu problemlere optimal çözümlerin bulunabildiği, büyük boyutlu problemler için ise metasezgisel yöntemlerin kullanıldığı çok sayıda çalışmanın bulunmadığı görülmüştür. Gerçek uygulamalar incelendiğinde ise söz konusu problemin çözümü için bilimsel yöntemlerin yaygın olarak kullanılmadığı tespit edilmiştir. Bu çalışmada, çevrimsel iş gücü çizelgeleme problemi için metasezgisel yöntemler kullanılarak kısa zamanda iyi çözümlerin elde edilebilmesi amaçlanmıştır.Çalışma kapsamında, genetik algoritma ve tavlama benzetimi metasezgisel yöntemleri kullanılarak ele alına problem için farklı algoritmalar geliştirilmiştir. Geliştirilen algoritmalar için en uygun parametre kombinasyonlarını belirlemek ve algoritmaların performans testlerini yapabilmek için, literatürde mevcut olan test problemlerinden faydalanılmıştır. Önerilen algoritmaların performans testi gerçekleştirilerek en iyi performans gösteren yöntem olarak rulet tekerleği tekniği kullanılan genetik algoritma seçilmiştir.Çalışmanın uygulama bölümünde ise gerçek hayattan bir problem ele alınmıştır. Bir alışveriş merkezinin güvenlik personelinin iş gücü çizelgelemesine ait gerçek veriler kullanılarak oluşturulan problem, performansının en iyi olduğu kararına varılan algoritma kullanılarak çözülmüştür. Elde edilen sonuçlar ve bulgular tablolar halinde sunulmuştur.

Abstract:
Executives need specific number of personnel each day of the week and each shift during the day for permanence of firms. Besides, executives periodically have very stresful hours for solutions of timeconsuming problems in every planning process, such as assignment of personnel to different shifts during the day, planning of weekly allowances and while doing all those things, behaving fairly to all. Moreover, because workforce schedules are prepared weekly, executives deal with the same issue every week. That problem, which is getting more complicated with the increasing need in the number of workers, different wants of them, restrictive issues in employment law, is defined as workforce scheduling problem, and unless proper solution methods are used, it causes firms to employ more personnel or having them work overtime, therefore it brings serious loss of productivity. In this study, cyclic workforce scheduling problem that firms spend lots of time and face big difficulties while solving, is examined.Fast development in computer technologies provide the utilization of metaheuristic method effectively and more commonly for solutions of complicated and big sized problems. When previous works are examined, with certain solution methods for cyclic workforce scheduling, only small sized problems are solved in an optimum level; however for big sized problems there are not much studies in which metaheuristic methods are used. As real applications are examined it is found that scientific methods are not used widely for solution of the problem in question. This study aims to achieve good remedies for the problem of cyclic workforce scheduling in a short time by using metaheuristic methods.In the scope of this work, by using genetic algorithm and simulated annealing metaheuristic methods, different algorithms are developed for the problem in question. For these algorithms to determine the most appropriate parameter combinations and to do performance tests of the algorithms, test problems existing in literature are used. By doing performance tests of proposed algorithms the genetic algorithm that roulet wheel technique is used as the best performing method is chosen.In the application part of the study, a real life problem is taken. The proper algorithm method is used in solution of the problem performance generated by using a real data in a workforce schedule that belongs to a security personnel in a shopping center. Findings and results are presented in tables.