Müşteri talebinin gün içinde ve iş günleri arasında değiştiği hastane, banka, restoran, havaalanı, süpermarket, çağrı merkezi gibi hizmet sistemlerinde, çalışan personelin nasıl çizelgeleneceği konusu büyük önem taşımaktadır. Bu tür sistemlerde personel çizelgelemenin amacı, personeli, belli bir hizmet seviyesini sağlayacak şekilde, istenilen zamanda ve gereksinim duyulan minimum sayıda / minimum maliyet ile görevlendirebilmektir. Bu personel çizelgeleme problemi, ilgili literatürde personel Tur Çizelgeleme Problemi (TÇP) olarak adlandırılmaktadır. TÇP çözüldüğünde, ilgili çizelgeleme döneminde, gün içinde ve iş günleri arasında değişen müşteri talebine göre personel gereksinimini karşılayacak olan personel çalışma programları, yani tur çizelgeleri, elde edilmektedir. Hizmet sistemleri, daha düşük maliyetli personel çizelgeleri oluşturabilmek için, Esnek Vardiya Başlangıç Zamanları (EVBZ), Vardiya Başlangıç Zamanı Bandı (VBZB), Mola Zamanı Pencereleri (MZP), Farklı Vardiya Uzunlukları (FVU) / Çalışma Günü Kalıpları (ÇGK), Yarı Zamanlı Personel (YZP) gibi esnek çizelgeleme politikaları uygulamaktadır. Bu çalışmanın ana amacı, bu esnek çizelgeleme politikalarını aynı anda ele alan TÇP için genel bir çözüm yöntemi geliştirmektir. Bu amaca yönelik olarak bahsi geçen özellikleri taşıyan TÇP için, uygun hesaplama sürelerinde iyi çözümler üretebilen matematiksel programlama tabanlı bir meta-sezgisel algoritma (mat-sezgisel) geliştirilmiştir. Sonrasında, önerilen çözüm yönteminin etkinliği sayısal analizler ile test edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, geliştirilen yöntemin, bu tip problemlerin çözümünde etkin bir biçimde kullanılabileceğini göstermektedir.
Tur çizelgeleme problemi meta-sezgisel mat-sezgisel esnek çizelgeleme politikaları
Dokuz Eylül Üniversitesi
2017.KB.FEN.024
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | Mühendislik |
Bölüm | Makaleler |
Yazarlar | |
Proje Numarası | 2017.KB.FEN.024 |
Yayımlanma Tarihi | 5 Mart 2021 |
Gönderilme Tarihi | 18 Aralık 2019 |
Kabul Tarihi | 20 Ekim 2020 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2021 |