Personnel Scheduling Problem in Law Systems: The Example of Expropriation Cases

Öz

Public institutions make expropriation to provide service access to individuals in the fulfillment of public services. Due to the wide range of service areas and needs, an average of 50000 cases is filed annually in our country regarding expropriation. The appointment of lawyers who are assigned to represent public institutions in lawsuits, without calculating the workload of the files, causes an unbalanced workload distribution among lawyers. Although the activities that constitute the workload of lawyers seem to be participating in hearings and discoveries, preparation of the case file, preparation for hearings and discoveries, access to courthouses on the relevant days, preparation of petitions during the trial, and examination of the files are also among the workloads. These workloads are not taken into account in file assignments and cause an unbalanced distribution of lawyers' workloads. In this study, the problem of assigning the case files related to expropriation procedures in a public institution to lawyers is addressed. In the institution, 724 case files of three different types are opened in 15 different regions within one month and six lawyers work in the institution. A goal programming model has been proposed to balance the workloads of lawyers by calculating the workloads of the cases. Preparation, trial, discovery, file review, and travel times were taken into account in the calculation of the workload of the files. The proposed model can also be used in other public institutions and for assigning different case files.

Anahtar Kelimeler

• Lawyer Scheduling
• Personnel Scheduling
• Workload Balancing
• Goal Programming

Hukuk sistemlerinde personel çizelgeleme problemi: Kamulaştırma davaları örneği

Öz

Kamusal hizmetlerin yerine getirilmesinde kamu kurumları bireylere hizmet ulaşımını sağlamak için kamulaştırma yapmaktadır. Hizmet alanlarının genişliği ve ihtiyaçlar nedeniyle ülkemizde kamulaştırma işlemine ilişkin yılda ortalama 50000 dava açılmaktadır. Davalarda kamu kurumlarını temsilen görev alan avukatlara dava dosyalarının atanmasında dosyaların iş yükleri hesaplanmadan, dosya sayısı veya bölgeye göre bir atama yapılması avukatlar arasında dengesiz bir iş yükü dağılımına neden olmaktadır. Avukatların iş yükünü oluşturan faaliyetler her ne kadar duruşma ve keşiflere katılmak gibi görünse de dava dosyasının hazırlanması, duruşmalara ve keşiflere hazırlık ve ilgili günlerde adliyelere ulaşım, yargılama esnasında beyan dilekçelerinin hazırlanması ve dosyaların incelenmesi işlemleri de iş yükleri arasında yer almaktadır. Bu iş yükleri dosya atamalarında dikkate alınmamaktadır ve avukatların iş yüklerinin dengesiz dağılımına sebep olmaktadır. Bu çalışma ile bir kamu kurumunda kamulaştırma işlemlerine ilişkin dava dosyalarının avukatlara atanması problemi ele alınmıştır. Kurumda bir aylık dönem içerisinde 15 farklı bölgede üç farklı türde 724 dava dosyası açılmaktadır ve kurumda altı avukat çalışmaktadır. Davaların iş yükleri hesaplanarak avukatların iş yüklerinin dengelenmesi için bir hedef programlama modeli önerilmiştir. Dosyaların iş yükünün hesaplanmasında hazırlık, duruşma, keşif, dosya inceleme ve yol süreleri dikkate alınmıştır. Önerilen model diğer kamu kurumlarında ve farklı dava dosyalarının atanmasında da kullanılabilir.

Anahtar Kelimeler

• Avukat Çizelgeleme
• Personel Çizelgeleme
• İş Yükü Dengeleme
• Hedef Programlama

Kaynakça

1. 1. Adalet Bakanlığı. Ceza, Hukuk Mahkemeleri ve İdari Yargı Dosya Sayıları. https://istatistikler.uyap.gov.tr/. Yayın tarihi Şubat 1, 2021. Erişim tarihi Şubat 23, 2021.
2. 2. Adalet Bakanlığı. Yargıda Yeni Dönem. https://basin.adalet.gov.tr/yargida-yeni-donem. Erişim tarihi Şubat 21, 2021.
3. 3. Tapkan P., Özbakır L., Baykasoğlu A., "Arı Algoritması Genelleşti̇ri̇lmi̇ş Atama Problemi̇: Farklı Komşuluk Yapılarının Karşılaştırılması, Endüstri Mühendisliği Dergisi, 21(2), 2–13, 2008.
4. 4. Öner A., Ülengin F., Atama problemi için yeni bir çözüm yaklaşımı, İtüdergisi/D Mühendislik, 2 (1), 73–79, 2003.
5. 5. Akyol E., Saraç T., Paralel Makina Çizelgeleme Problemi için bir Karma Tamsayılı Programlama Modeli : Ortak Kaynak Kullanımı, Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C Tasarım ve Teknoloji, 5 (3), 109–126, 2017.
6. 6. Seçkiner S. U., Kurt M., Bütünleşik Tur-Rotasyon Çizelgeleme Yaklaşamı ile İş Yükü Minimizasyonu, Gazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi, 20 (2), 161–169, 2005.
7. 7. Türkoğlu S. P., Karar Vermede Hedef Programlama Yöntemi ve Uygulamaları, Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi İktisadi ve İdare Bilimler Fakültesi Dergisi, 1 (2), 29–46, 2017.
8. 8. Özcan U., Toklu B., Multiple-criteria decision-making in two-sided assembly line balancing: A goal programming and a fuzzy goal programming models, Computers & Operation Research, 36 (6), 1955–1965, 2009.

9. 9. Özder E. H., Eren T, Çok Ölçütlü Karar Verme Yöntemi ve Hedef Programlama Teknikleri ile Tedarikçi Seçimi, Selçuk Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 4 (3), 196–196, 2016.
10. 10. Kaçmaz S.Ö., Alakaş H. M., Eren T., Ergonomic staff scheduling problem with goal programming in glass industry, Journal of Turkish Operation Management, 4 (1), 369–377, 2020.
11. 11. Kağnıcıoğlu C. H., Yıldız A., 0-1 Tamsayılı Bulanık Hedef Programlama Yaklaşımı ile Sınav Görevi Atama Probleminin Çözümü, Anadolu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 7 (2), 413–429, 2006.
12. 12. Varlı E., Alağaş H. M., Eren T., Özder E. H., Goal Programming Solution of the Examiner Assignment Problem, Bilge International Journal of Science and Technology Research, 1 (2), 105–118, 2017.
13. 13. Özçelik F., Saraç T., Farklı Yeteneklere ve Önceliklere Sahip Ajanların ve Aynı Ajana Atanması Gereken İşlerin Olduğu Çok Kaynaklı Genelleştirilmiş Atama Problemi İçin Bir Hedef Programlama Modeli, Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C Tasarım ve Teknoloji, 5 (1), 75–90, 2017.
14. 14. Salman A., Ahmad I., Al-madani S., Particle swarm optimization for task assignment problem, Microprocessors and Microsystems, 26, 363–371, 2002.
15. 15. Gafarov Evgeny R., Lazarev Aleksandr A., Zinovyev Aleksandr V., Algorithms for workforce assignment problem, Proceedings of 2017 10th International Conference Management of Large-Scale System Development, Moscow-Russia, 17–19, 2-4 Octeber, 2017.
16. 16. Chu S. C. K., Generating, scheduling and rostering of shift crew-duties: Applications at the Hong Kong International Airport, European Journal of Operation Research, 177 (3), 1764–1778, 2007.
17. 17. Cürebal A., Koçtepe S., Eren T., Tanıtım Festivalinde Personel Çizelgeleme Problemi: Bir Uygulama, Gazi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 6 (3), 217–229, 2020.
18. 18. Koçtepe S., Bedir N., Eren T., Gür Ş., Organizasyon Görevlileri İçin Personel Çizelgeleme Probleminin 0-1 Tam Sayılı Programlama İle Çözümü, Ekonomi İşletme ve Yönetim Dergisi, 2 (1), 25–46, 2018.
19. 19. Lin M., Chin K.S., Wang X., Tsui K. L., The therapist assignment problem in home healthcare structures, Expert Systems with Application, 62, 44–62, 2016.
20. 20. Bektur G., Hasgül S., Kıdem Seviyelerine Göre İşgücü Çizelgeleme Problemi: Hizmet Sektöründe Bir Uygulama, Afyon Kocatepe Üniversitesi İİBF Dergisi, 15 (2), 385–402, 2013.
21. 21. Hamurcu M., Eren T., Transportation planning with analytic hierarchy process and goal programming, International Advanced Researches and Engineering Journal, 2 (2), 92–97, 2018.
22. 22. Özcan E. C., Varlı E., Eren T., Hidroelektrik Santrallerde Vardiya Çizelgeleme Problemleri İçin Hedef Programlama Yaklaşımı, Bilişim Teknolojileri Dergisi, 10 (4), 363–370, 2017.
23. 23. Kaçmaz Ö., Alakaş H. M., Eren T., Shift scheduling with the goal programming method: A case study in the glass industry, Mathematics, 2019.
24. 24. Özcan E., Gür Ş., Eren T., A Hybrid Model to Optimize the Maintenance Policies in the Hydroelectric Power Plants, Journal of Polytechnic, 24 (1), 75–86, 2021.