Havayolu Ekip Çizelgelemesinde Sezgisel Yaklaşım

Abstract

Havayolu ekip çizelgelemesi, havayolu endüstrisinde karşılaşılan karmaşık bir problemdir. Bu problem, ekiplerin görev dağılımı ve zaman yönetimi süreçlerini hızlandırmayı ve daha etkin sonuçlar elde etmeyi hedefler. Bu çalışmada, havayolu ekip çizelgelemesi problemini çözmek için özelleştirilmiş bir sezgisel algoritma geliştirilmiştir. Bu algoritma, uçuş verileri ve kabin üyeleri verilerini alarak başlar. İlk olarak, kabin üyelerinin başlangıç değerleri ayarlanır. Ardından, her uçuş için gerekli bilgiler alınır ve uçuş süresi hesaplanır. Eğer devam eden bir uçuş yoksa, uygun kabin üyeleri seçilirken belirli kriterlere (haftalık çalışma saati, uçuş süresi ve son uçuş bitiş zamanı) dikkat edilir. Uygun kaptan ve kabin memurları bulunur ve atanır. Eğer devam eden bir uçuş varsa, mevcut ekibin bilgileri güncellenir ve uçuş bilgileri atama listesine eklenir. Tüm uçuşlar tamamlanana kadar bu süreç devam eder ve sonunda atama listesi gösterilir. Elde edilen sonuçlar, operasyonel verimliliği artırmanın yanı sıra, havayolu endüstrisindeki iş gücü planlaması ve kaynak yönetimi konularında ileriye dönük stratejiler geliştirme potansiyelini de ortaya koymaktadır. Bu, havayolu endüstrisindeki iş gücü planlaması ve kaynak yönetimi konularında ileriye dönük stratejiler geliştirme potansiyelini de ortaya koymaktadır.

Keywords

• Ekip çizelgeleme
• Sezgisel Yaklaşım
• Optimizasyon
• Havayolu

Heuristic Approach in Airline Crew Scheduling

Abstract

Airline crew scheduling is a complex problem encountered in airline industry. This problem aims to accelerate the task distribution and time management processes of teams and achieve more effective results. In this study, a customized heuristic algorithm was developed to solve the airline crew scheduling problem. This algorithm starts by taking flight data and cabin members data. First, the initial values of the cabinet members are set. Then, the necessary information for each flight is obtained and the flight duration is calculated. If there is no ongoing flight, certain criteria (weekly working hours, flight duration and last flight end time) are considered when selecting suitable cabin members. Suitable captains and cabin crew are found and appointed. If there is a flight in progress, the current crew's information is updated and the flight information is added to the assignment list. This process continues until all flights are completed and at the end the assignment list is shown. In addition to improving operational efficiency, the results also reveal the potential to develop forward-looking strategies on workforce planning and resource management in airline industry. This also demonstrates the potential to develop forward-looking strategies on workforce planning and resource management in the airline industry.

Keywords

• Crew Scheduling
• Heuristics
• Optimization
• Airline

References

1. Akdaş, E. ve Eren, T. (2025). Arama kurtarma ekiplerinin atanması: Olası Bingöl depremi örneği. Türk Deprem Araştırma Dergisi, 5(2), 128-147.
2. Aksu, E. Ö. ve Temiz, İ. (2021). Havayolu operasyonlarında dayanıklı ekip eşleme için eniyileme yaklaşımı: Bir havayolu şirketi uygulaması. Politeknik Dergisi, 24(2), 417-429.
3. Az, M. T. ve Ayvaz, B. (2022). Havayolu ekip rotasyon optimizasyonu için genetik algoritma kullanımı. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 21(42), 194-210.
4. Çankaya, G. ve Arıkan, M. (2009). Sütun oluşturma yaklaşımı ile bir havayolu ekip çizelgeleme uygulaması. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 24(1), 1-16.
5. Çetin, E. İ. (2008). Uçuş ekip planlamada genetik algoritmalar yönteminin kullanılması [Doktora tezi, Gazi Üniversitesi].
6. Çetin, E. İ., Kuruüzüm, A. ve Irmak, S. (2008). Ekip çizelgeleme probleminin küme bölme modeli ile çözümü. Journal of Aeronautics and Space Technologies, 3(4), 47-54.
7. Deng, G. F. ve Lin, W. T. (2011). Ant colony optimization-based algorithm for airline crew scheduling problem. Expert Systems with Applications, 38(5), 5787-5793.
8. Dündar, D. R., Sarıçiçek, İ. ve Yazıcı, A. (2021). Bakım faaliyetlerini dikkate alan makine çizelgeleme: Literatür araştırması. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 26(2), 737-756.

9. Eren, T. ve Ünal, F. M. (2016). Hedef programlama ile nöbet çizelgeleme probleminin çözümü. Academic Platform-Journal of Engineering and Science, 4(1), 1-10.
10. Eren, T., Varlı, E. ve Aktürk, M. S. (2017). Tam gün vardiyalı ve özel izin istekli hemşire çizelgeleme probleminin hedef programlama ile çözümü. Kırıkkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 7(2), 1-16.
11. Eren, T., Yelek, A., Demirel, B. ve Alağaş, H. M. (2018). Kısmi zamanlı çalışan personellerin çizelgelenmesi: Kırıkkale Üniversitesi Merkez Kütüphanesi örneği. Kırıkkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 8(2), 313-330.
12. Gershkoff, I. (1989). Optimizing flight crew schedules. Interfaces, 19(4), 29-43.
13. Graves, G. W., McBride, R. D., Gershkoff, I., Anderson, D. ve Mahidhara, D. (1993). Flight crew scheduling. Management Science, 39(6), 736-745.
14. Gür, Ş., Pınarbaşı, M., Alakaş, H. M. ve Eren, T. (2023). Operating room scheduling with surgical team: A new approach with constraint programming and goal programming. Central European Journal of Operations Research, 31(4), 1061-1085.
15. Karaboğa, D. (2011). Yapay zeka optimizasyon algoritmaları (Genişletilmiş 2. basım). Nobel Yayın Dağıtım.
16. Kasirzadeh, A., Saddoune, M. ve Soumis, F. (2017). Airline crew scheduling: Models, algorithms, and data sets. EURO Journal on Transportation and Logistics, 6(2), 111-137.
17. Kırca, Ö. (1987). Çizelgelemenin verimliliğe katkısı. Makina Tasarım ve İmalat Dergisi, 1(3), 142-146.
18. Medard, C. P. ve Sawhney, N. (2007). Airline crew scheduling from planning to operations. European Journal of Operational Research, 183(3), 1013-1027.
19. Orhan, İ. E., Kapanoğlu, M. ve Karakoç, T. H. (2010). Havayolu operasyonlarında planlama ve çizelgeleme.
20. Ouyang, W. ve Zhu, X. (2023). Havayolu mürettebat çizelgelemesinde paralel genetik algoritma çerçevesine sahip meta-sezgisel çözücü. Sürdürülebilirlik, 15(2), 1506.
21. Sivil Havacılık Genel Müdürlüğü. (2014). Uçucu ekip uçuş görev ve dinlenme süreleri ile uygulama esasları talimatı (SHT-6A.50 Rev. 05). Erişim: 04.04.2024, https://web.shgm.gov.tr Tam, B., Ryan, D. ve Ehrgott, M. (2014). Multi-objective approaches to the unit crewing problem in airline crew scheduling. Journal of Multi-Criteria Decision Analysis, 21(5-6), 257-277.
22. Akdaş, E. ve Eren, T. (2023). Afet ve acil durum yönetiminde psikososyal destek ekiplerinin çizelgelenmesi: Bingöl örneği. Disaster Science and Engineering, 9(1), 23-33.
23. Ünal, H. T. (2018). AWACS uçaklarında ekip çizelgeleme probleminin genetik algoritmalar yöntemiyle çözümü [Doktora tezi].
24. Üstündağ, Y. (2014). Ekip çizelgeleme problemi. Demiryolu Mühendisliği, 1, 72-83.
25. Üzülmez, M., Ateş, S. S. ve Çalışkan, A. (2018). Havayolu operasyonlarında uçucu ekip planlama ve ekip rotasyon optimizasyonu: Bir hava kargo işletmesinde uygulama. Electronic Turkish Studies, 13(18), 1-20.
26. Vance, P. H., Barnhart, C., Johnson, E. L. ve Nemhauser, G. L. (1997). Airline crew scheduling: A new formulation and decomposition algorithm. Operations Research, 45(2), 188-200.
27. Wang, J. (2024). Havayolu ekibi optimizasyonu çizelgeleme problemi. Uluslararası Çekirdek Mühendislik Dergisi, 10(5), 23-33.
28. Wang, Y., Wong, K. ve Xu, M. (2023, Aralık). Kişisel odaklı havayolu mürettebatı planlaması: Mürettebat tercihlerinin ve memnuniyetinin anlaşılması. 27. Uluslararası Hong Kong Ulaştırma Araştırmaları Derneği Konferansı: Ulaştırma ve Eşitlik, HKSTS 2023 (ss. 608-613). Hong Kong Ulaştırma Araştırmaları Derneği Limited.
29. Wen, X., Sun, X., Sun, Y. ve Yue, X. (2021). Airline crew scheduling: Models and algorithms. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 149, 102304.
30. Yaman, N. ve Atmaca, E. (2024). Havayolu bozulma yönetiminde gecikme tahmini için makine öğrenmesi algoritmaları ile sınıflandırma. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 39(4), 2031-2040.
31. Yangınlar, G. ve Tuna, F. (2020). Havayolu taşımacılığında hizmet kalitesinin kurumsal imaj, müşteri memnuniyeti ve müşteri sadakati üzerindeki etkisi. İşletme Araştırmaları Dergisi, 12(1), 173-187 Yardımcı, F., Başbakkal, Z., Beytut, D., Muslu, G. ve Ersun, A. (2012). Ekip çalışması tutumları ölçeğinin geçerlilik ve güvenilirlik çalışması. Anatolian Journal of Psychiatry/Anadolu Psikiyatri Dergisi, 13(2), 131-137.
32. Yen, J. W. ve Birge, J. R. (2006). A stochastic programming approach to the airline crew scheduling problem. Transportation Science, 40(1), 3-14.
33. Yılmaz Kaya, B. (2018). Ekip çizelgeleme probleminde insani faktör etkilerinin incelenmesi ve bir karar destek sistemi önerisi [Doktora tezi, Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü].
34. Yılmaz, K. (2020). Türkiye’de eğitim yönetimi araştırmalarında kullanılan bazı veri toplama araçları ile ilgili bir değerlendirme. Dumlupınar Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 4(1), 1-18.
35. Yurdakul, K., Alakaş, H. M. ve Eren, T. (2021). Evde sağlık hizmetlerinin planlanması: Araç rotalama ve ekip çizelgeleme. Journal of Turkish Operations Management, 5(2), 703-720.
36. Yurdakul, K., Alakaş, H. M., Eren, T. ve Gür, Ş. (2020). Yaşlılara evde bakım hizmetinde bulunan ekiplerin rotalanması: Büyükşehir belediyesinde bir uygulama. Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 9(1), 206-223.*