Purpose: In this paper, the potential of mathematical optimization (MO) in enhancing innovation productivity is explored. Innovation is a process that converts new ideas and methods into products and services, MO can contribute to innovation management by improving productivity across all stages, from pre-innovation to post-innovation. This paper establishes a connection between MO and innovation productivity while demonstrating an application for a post-innovation phase problem of unmanned aerial vehicles (UAVs).
Methodology: A framework for incorporating MO into the design problems of innovation processes is developed. Additionally, a MO model is developed for a case study concerning UAV border patrolling in Türkiye.
Findings: Computational experiments demonstrate MO's effectiveness in optimizing UAV routes and strategies, enhancing operational efficiency, and innovation productivity. Optimal recommendations and trade-offs among different mission considerations are obtained in 18 minutes on average (with a median of 5 seconds) over 210 runs.
Originality: A link is established between MO and innovation productivity. An operations research problem is introduced for UAV operations in border patrolling in Türkiye. The codebase and data are openly provided for readers to apply the model in their research.
Mathematical Optimization Innovation Productivity Unmanned Aerial Vehicles
Amaç: Bu makalede, matematiksel optimizasyonun (MO) inovasyon verimliliğini artırma potansiyeli incelenmektedir. İnavasyon, yeni fikirleri ve yöntemleri ürün ve hizmetlere dönüştüren bir süreçtir. MO, inovasyon yönetimine verimliliği artırarak katkıda bulunabilir; bu, inovasyon öncesinden sonrasına kadar inovasyon sürecinin tüm aşamalarında geçerlidir. Bu makale, MO ve inovasyon verimliliği arasında bir bağlantı kurarken, insansız hava araçlarının (İHA'ların) inovasyon sonrası aşamasındaki problemlerine yönelik bir uygulama sunmaktadır.
Yöntem: İnovasyon süreçlerindeki karar problemlerine MO'nun dahil edilişi için bir çerçeve oluşturulmaktadır. Ayrıca, Türkiye'deki İHA sınır devriyesi ile ilgili bir vaka çalışması için bir MO modeli geliştirilmektedir.
Bulgular: Hesaplamalı deneyler, MO'nun İHA rotalarını ve stratejilerini optimize etme, operasyonel verimliliği ve inovasyon verimliliğini artırma konusundaki etkinliğini göstermektedir. Model, optimal tavsiyeleri ve farklı endişeler için dengeleri 210 farklı çözüm için ortalama 18 dakikada (medyan 5) bulmaktadır.
Özgünlük: MO ve inovasyon verimliliği arasında bir bağlantı kurulmuştur. Türkiye'de sınır devriyesi için İHA operasyonları için bir yöneylem araştırması problemi sunulmaktadır. Okuyucuların araştırmalarında modeli uygulayabilmeleri için kod tabanı ve veriler açık sunulmaktadır.
Matematiksel Optimizasyon İnovasyon Verimlilik İnsansız Hava Araçları.
Buffalo Üniversitesi'ne, Hesaplama Araştırmaları Merkezi'nin yüksek performanslı bilgisayar kaynaklarında deneylerimizi gerçekleştirmeme izin verdiği için teşekkür ederim.
Birincil Dil | İngilizce |
---|---|
Konular | Politika ve Yönetim (Diğer), Yöneylem, Üretim ve Endüstri Mühendisliği (Diğer) |
Bölüm | Araştırma Makalesi |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 30 Nisan 2024 |
Gönderilme Tarihi | 5 Temmuz 2023 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2024 Cilt: 58 Sayı: 2 |
Verimlilik Dergisi Creative Commons Atıf-GayrıTicari 4.0 Uluslararası Lisansı (CC BY-NC 4.0) ile lisanslanmıştır.