Bir Hafif Raylı Ulaşım Sisteminde Makinist Çizelgeleme Problemi

Year 2021, Volume: 11 Issue: 2, 1027 - 1039, 01.06.2021

Zeynep Ceylan , Merve Arslan , Tuba Arslan

https://doi.org/10.21597/jist.741162

Cited By: 3

Abstract

Hızlı kentleşme ve nüfus artışından dolayı raylı ulaşım sisteminin kullanımı giderek artmaktadır. Ancak, raylı ulaşım sistemlerin şehir içi taşımacılıkta yaygın kullanımı beraberinde büyük boyutlu ve çözülmesi zor problemlere sebep olmaktadır. Özellikle, tren seferlerinin düzenlenmesinde dengesizlikler, makinistlerin vardiya planlamasının ve çalışma-dinlenme sürelerinin uygun şekilde ayarlanamaması gibi pek çok sorun ortaya çıkmaktadır. Bu nedenle, bu sistemlerin planlanması, işletilmesi ve sürekliliğin sağlanması için sorunlara hızlı ve uygun çözümler üretilmesi zorunlu hale gelmiştir. Bu çalışmada, hafif raylı ulaşım sisteminde hizmet eden bir işletmenin tüm makinistlerinin toplam çalışma süresini ve vardiya sayısını eşitleyerek adil bir görev çizelgesi oluşturulması hedeflenmektedir. Mevcut durumda işletmede makinist görev çizelgesinin manuel olarak yapılması zaman kaybına sebep olmaktadır. Ayrıca, oluşturulan çizelgede eşit iş dağılımının sağlanamaması çalışan memnuniyetsizliğine yol açmaktadır. Bu nedenle, bu çalışmada, söz konusu işletmede makinist çizelgeleme problemi için hedef programlama modeli geliştirilmiş ve GAMS/CPLEX programı ile çözülmüştür. Önerilen matematiksel model ile adil görev ataması sağlanmış ve çalışanların artan motivasyon ve memnuniyeti ile hizmet kalitesinin artması beklenmektedir.

Keywords

Çizelgeleme, hedef programlama, raylı ulaşım sistemi, makinist, vardiya

Machinist Scheduling Problem in a Light Rail Transportation System

Abstract

Due to rapid urbanization and population growth, the use of the rail transportation system is gradually increasing. However, the widespread use of rail transportation systems in urban transport causes large-scale and difficult-to-solve problems. In particular, many problems arise, such as imbalances in the planning of train trips, inability to adjust shift scheduling and working-rest periods of the machinists. For this reason, it has become obligatory to generate fast and appropriate solutions to the problems in order to plan, operate and maintain these systems. In this study, it is aimed to create a fair task schedule by equalizing the total working time and the number of shifts of all the machinists of a company serving in the light rail transportation system. In the current situation, it is very time-consuming to manually perform the task schedule of the machinist. In addition, the lack of equal work distribution in the schedule created leads to employee dissatisfaction. Therefore, in this study, the goal programming model for the machinist scheduling problem has been developed and solved by using GAMS/CPLEX program. With the proposed mathematical model, fair task assignment has been achieved and it is expected that the quality of service will increase with the increased motivation and satisfaction of the employees.

Keywords

Scheduling, goal programming, rail transportation system, machinist, shift

References

• Bakhtavar E, Prabatha T, Karunathilake H, Sadiq R, Hewage K, 2020. Assessment of renewable energy-based strategies for net-zero energy communities: A planning model using multi-objective goal programming. Journal of Cleaner Production, 272, 122886.
• Ceylan Z, Karan RE, Bakırcı Ç, Sabuncu S, 2019a. Sıra Bağımlı Hazırlık Süreli Tek Makine Çizelgeleme Problemi: Beyaz Eşya Sektöründe Bir Uygulama. International Journal of Multidisciplinary Studies and Innovative Technologies, 3(1): 14-21.
• Ceylan Z, Yüksel A, Yıldız A, Şimşak B, 2019b. Sınav Çizelgeleme Problemi için Hedef Programlama Yaklaşımı ve Bir Uygulama. Erzincan Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 12(2): 942-956.
• Charnes A, Cooper WW, 1977. Goal programming and multiple objective optimizations: Part 1. European Journal of Operational Research, 1(1): 39-54.
• Danış Öncül S, 2012. Hafif raylı sistemlerde tarife oluşturma ve ekip atama problemlerinin bütünleştirilmesi, İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora tezi.
• Ernst AT, Jiang H, Krishnamoorthy M, Sier D, 2004. Staff scheduling and rostering: A review of applications, methods and models. European journal of operational research, 153(1): 3-27.
• Fuentes M, Cadarso L, Marín Á, 2019. A hybrid model for crew scheduling in rail rapid transit networks. Transportation Research Part B: Methodological, 125: 248-26.
• Hanafi R, Kozan E, 2014. A hybrid constructive heuristic and simulated annealing for railway crew scheduling. Computers & Industrial Engineering, 70: 11-19.
• Heil J, Hoffmann K, Buscher U, 2020. Railway crew scheduling: Models, methods and applications. European Journal of Operational Research, 283(2), 405-425.
• Hoffmann K, Buscher U, 2019. Valid inequalities for the arc flow formulation of the railway crew scheduling problem with attendance rates. Computers & Industrial Engineering, 127, 1143-1152.
• Huang SH, Yang TH, Wang RT, 2011. Ant colony optimization for railway driver crew scheduling: from modeling to implementation. Journal of the Chinese Institute of Industrial Engineers, 28(6): 437-449.
• Jütte S, Müller D, Thonemann UW, 2017. Optimizing railway crew schedules with fairness preferences. Journal of Scheduling, 20(1), 43-55.
• Kaçmaz Ö, Alakaş HM, Eren T, 2019. Shift scheduling with the goal programming method: a case study in the glass industry. Mathematics, 7(6): 561.
• Kayacı M, Yiğit, V, 2012. Üretim çizelgeleme problemlerine bulanık yaklaşım. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 26(3-4): 287-296.
• Kroon L, Fischetti M, 2001. Crew scheduling for Netherlands railways “destination: customer”. Computer-Aided Scheduling of Public Transport, Springer, pp: 181-201.
• Lin DY, Tsai MR, 2019. Integrated crew scheduling and roster problem for trainmasters of passenger railway transportation. IEEE Access, 7, 27362-27375.
• Moudani El W, Cosenza, CAN, MoraCamino F, 2001. An Intelligent Approach for Solving the Airline Crew Rostering Problem. ACS/IEEE International Conference on Computer Systems and Applications, Beirut, Lebanon, June 25-29, 2001, pp: 73-79.
• Özder EH, Özcan E, Eren, T, 2019. Staff Task-Based Shift Scheduling Solution with an ANP and Goal Programming Method in a Natural Gas Combined Cycle Power Plant. Mathematics, 7(2): 192.
• Pinedo M, 2012. Scheduling, 29, Springer, New York.
• Rählmann C, Thonemann UW, 2020. Railway crew scheduling with semi-flexible timetables. OR Spectrum, 42(4), 835-862.
• Sarucan A, 1999. Bir raylı ulaşım sisteminde personel çizelgeleme problemine bütünleşik yaklaşım, Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora tezi.
• Su Z, Jamshidi A, Núñez A, Baldi S, De Schutter B, 2019. Integrated condition-based track maintenance planning and crew scheduling of railway networks. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 105, 359-384.
• Suyabatmaz AÇ, Şahin G, 2015. Railway crew capacity planning problem with connectivity of schedules. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 84: 88-100.
• Tapkan P, Özbakır L, Kulluk S, Telcioğlu B, 2018. Raylı sistemlerde görev çizelgeleme probleminin modellenmesi ve çözümü. Journal of the Faculty of Engineering & Architecture of Gazi University, 33(3): 953-965.
• Ünal Z, Güven S, Çetin Eİ, 2019. Otel İşletmelerinin Tedarikçi Seçiminde Bulanık AHP ile Ağırlıklandırılmış Hedef Programlama Uygulaması. Hitit Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 12(1), 188-204.
• Üstündağ Y, 2014. Ekip Çizelgeleme Problemi. Demiryolu Mühendisliği, (1): 72-83.
• Valde VA, 2010. Integrating Crew Scheduling and Rostering Problems. Universit di Bologna, PhD thesis.