Research Article
BibTex RIS Cite

HEKİM ATAMA PROBLEMİNİN GENETİK ALGORİTMA İLE OPTİMİZASYONU - THE OPTIMIZATION OF MEDICUS ASSIGNMENT PROBLEM THROUGH GENETIC ALGORITHM

Year 2018, , 236 - 261, 30.06.2018
https://doi.org/10.20875/makusobed.374774

Abstract

u çalışmada, sağlık bakanlığı
bünyesinde çalışan belirli branşlardaki hekimlerin, hizmet puanı, kıdem ve
tercihlerine göre, bakanlığa bağlı sağlık kurumlarının mevcut personel durumu
ve ihtiyaçları da göz önüne alınarak, kurumlara rotasyon işleminin optimizasyonu
yapılmıştır. Hekimler; hizmet puanı, kıdemi, görev süresi, halen çalıştığı
kurum ve çalışmak istediği kurum tercihleri dikkate alınarak, öncelikli tercihi
olmak şartıyla, tercih ettiği kurumlardan birine atanmaya çalışılır. Atama
sırasında; kurumlardaki çalışması gereken personel sayısı, halen çalışan
personel sayısı, istenen personel sayısı, kurumdan atanarak ayrılacak personel
sayısı, kurumda halen çalışan personelin belirli bir oranının atanarak
ayrılabileceği gibi durumlar dikkate alınarak, kurumların personel ihtiyaçları
karşılanmaya çalışılmalı ve hekimlerin kurumlar arasında mümkün olduğu kadar
dengeli dağıtımı yapılmalıdır. Bu çalışmada aday ve kurum istekleri ve
kısıtları dikkate alınarak hem adayları, hem de kurumları azami memnun edecek bir
aday-kurum atamasının optimizasyonu yapılmıştır. Problemde çözüm yöntemi olarak
genetik algoritma kullanılmıştır. Kullanılan genetik algoritmada, kromozom
seçme işlemi, geliştirilen yazılım ile otomatik hale getirilerek, problemin
çözümü sırasında kromozom seçme yönteminde dolayı oluşabilecek monotonluk
önlenmiştir. Kromozomlar üzerinde yapılan çaprazlama veya mutasyon işleminden
sonra adayların tercih etmediği kurumlara atanması söz konusu olabilmektedir.
Bu sorun, kromozom düzeltme algoritması yardımıyla adayların tercih ettiği
kurumlardan birine (öncelikli tercihine) atanmasıyla giderilmiştir. Problemde,
gerçek verileri simule eden bir veri seti oluşturma fonksiyonu yardımıyla
farklı veri setleri oluşturularak, geliştirilen yöntem test edilmiştir. Problemin
çözümü için; C#.NET Express programlama dili ve MS SQL 2005 Express veri tabanı
kullanılmıştır.

References

  • Amico, M. D., Martello S.,(1997), The k-cardinality assignment problem, Discrete Applied, Mathematics 76 (1–3), s. 103–121, 1997. Burkard, Rainer E., Mauro Dell’Amico ve Silvano Martello(2009), Assinment Problem, Copyright by the Society for Industrial and Applied Mathematics, 2009. Castillo F., Kordon A., Smits G., Christenson B., Dickerson D.,(2006), Pareto front genetic programming parameter selection based on design of experiments and industrial data, Genetic And Evolutionary Computation Conference archive, Proceedings of the 8th annual conference on Genetic and evolutionary computation, Seattle, Washington, USA, s. 1613 - 1620, 2006. Coley, David A.(1999), An Introduction to Genetic Algorithms for Scientists and Engineers, David A Coley, Copyright© 1999 by World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd,1999. Güngör, İ.(2003), Çok Amaçlı Atama Problemlerine Bir Çözüm Önerisi, G.Ü., İ.İ.B.F. Dergisi 1/2003, s. 37-52, 2003. Holland, J.(1975), Adaption in Natural and Artificial Systems, University of Michigan Pres, Ann Arbor, MI, 1975. Iba H., Paul T.K., Hasegawa Y. (2010), Applied Genetic Programming and Machine Learning, LLC CRC Press, Taylor & Francis Group, 2010. Lui, L. ve Gao X. (2009), Fuzzy weighted equilibrium multi-job assignment problem and genetic algorithm, Applied Mathematical Modelling , Volume 33, Issue 10, s. 3926-3935, 2009. Mevzuat (2007), T.C. Sağlık Bakanlığı Atama ve Nakil Mevzuatı, Resmi Gazete Tarihi: 08.06.2004 Resmi Gazete Sayısı: 25486, http://personel.saglik.gov.tr/saglik-bakanligi-atama-ve-nakil-yonetmeligi--id263-33.html (Erişim:20.06.2012) Mevzuat:PDC(2012), personel.saglik.gov.tr, Sağlık Bakanlığı Resmi Web Sitesi,Ankara, 06.01.2012, http://personel.saglik.gov.tr/06042011-tarihli-personel-dagilim-cetvelleri-id3025-46.html, (Erişim:17.1.2012) Mitchell, M.(1999), An Introduction to Genetic Algorithms, A Bradford Book The MIT Press Cambridge, Fifth printing, 1999. Odior, A O, Charles Owaba O. E., Oyawale F. A(2010), Determining Feasible Solutions of a Multicriteria Assignment Problem, J. Appl. Sci. Environ. Manage. March, 2010, Vol. 14(1), s. 35-38, 2010. Tapkan, P., Özbakır L., Baykasoğlu A.(2008), Arı Algortiması ve Geneleştirilmiş Atama Problemi: Farklı Komşuluk Yapılarının Karşılaştırılması, Endüstri Mühendisliği Dergisi YA/EM 2008 Özel Sayısı Cilt: 21 Sayı: 2, s. 2-13, 2008. Tektaş M., Tektaş N., Onat N., Gökmen G., Koçyiğit G., Akıncı T.,Ç.,(2010), Web Tabanlı Yapay Zeka Eknikleri Eğitim Simülatörlerinin Hazırlanması, Proje No: FEN-E-050608-138, Marmara Üniversitesi, İstanbul, 2010. TCSBPDB, (2011), http://personel.saglik.gov.tr, 2011 (Erişim:6.1.2012) TCSB,(2012), http://personel.saglik.gov.tr/06012012-tarihli-personel-dagilim-cetvelleri-id3435-46.html, (Erişim:2.5. 2012)
Year 2018, , 236 - 261, 30.06.2018
https://doi.org/10.20875/makusobed.374774

Abstract

References

  • Amico, M. D., Martello S.,(1997), The k-cardinality assignment problem, Discrete Applied, Mathematics 76 (1–3), s. 103–121, 1997. Burkard, Rainer E., Mauro Dell’Amico ve Silvano Martello(2009), Assinment Problem, Copyright by the Society for Industrial and Applied Mathematics, 2009. Castillo F., Kordon A., Smits G., Christenson B., Dickerson D.,(2006), Pareto front genetic programming parameter selection based on design of experiments and industrial data, Genetic And Evolutionary Computation Conference archive, Proceedings of the 8th annual conference on Genetic and evolutionary computation, Seattle, Washington, USA, s. 1613 - 1620, 2006. Coley, David A.(1999), An Introduction to Genetic Algorithms for Scientists and Engineers, David A Coley, Copyright© 1999 by World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd,1999. Güngör, İ.(2003), Çok Amaçlı Atama Problemlerine Bir Çözüm Önerisi, G.Ü., İ.İ.B.F. Dergisi 1/2003, s. 37-52, 2003. Holland, J.(1975), Adaption in Natural and Artificial Systems, University of Michigan Pres, Ann Arbor, MI, 1975. Iba H., Paul T.K., Hasegawa Y. (2010), Applied Genetic Programming and Machine Learning, LLC CRC Press, Taylor & Francis Group, 2010. Lui, L. ve Gao X. (2009), Fuzzy weighted equilibrium multi-job assignment problem and genetic algorithm, Applied Mathematical Modelling , Volume 33, Issue 10, s. 3926-3935, 2009. Mevzuat (2007), T.C. Sağlık Bakanlığı Atama ve Nakil Mevzuatı, Resmi Gazete Tarihi: 08.06.2004 Resmi Gazete Sayısı: 25486, http://personel.saglik.gov.tr/saglik-bakanligi-atama-ve-nakil-yonetmeligi--id263-33.html (Erişim:20.06.2012) Mevzuat:PDC(2012), personel.saglik.gov.tr, Sağlık Bakanlığı Resmi Web Sitesi,Ankara, 06.01.2012, http://personel.saglik.gov.tr/06042011-tarihli-personel-dagilim-cetvelleri-id3025-46.html, (Erişim:17.1.2012) Mitchell, M.(1999), An Introduction to Genetic Algorithms, A Bradford Book The MIT Press Cambridge, Fifth printing, 1999. Odior, A O, Charles Owaba O. E., Oyawale F. A(2010), Determining Feasible Solutions of a Multicriteria Assignment Problem, J. Appl. Sci. Environ. Manage. March, 2010, Vol. 14(1), s. 35-38, 2010. Tapkan, P., Özbakır L., Baykasoğlu A.(2008), Arı Algortiması ve Geneleştirilmiş Atama Problemi: Farklı Komşuluk Yapılarının Karşılaştırılması, Endüstri Mühendisliği Dergisi YA/EM 2008 Özel Sayısı Cilt: 21 Sayı: 2, s. 2-13, 2008. Tektaş M., Tektaş N., Onat N., Gökmen G., Koçyiğit G., Akıncı T.,Ç.,(2010), Web Tabanlı Yapay Zeka Eknikleri Eğitim Simülatörlerinin Hazırlanması, Proje No: FEN-E-050608-138, Marmara Üniversitesi, İstanbul, 2010. TCSBPDB, (2011), http://personel.saglik.gov.tr, 2011 (Erişim:6.1.2012) TCSB,(2012), http://personel.saglik.gov.tr/06012012-tarihli-personel-dagilim-cetvelleri-id3435-46.html, (Erişim:2.5. 2012)
There are 1 citations in total.

Details

Primary Language Turkish
Journal Section Research Articles
Authors

Muhammer İlkuçar

İbrahim Güngör

Publication Date June 30, 2018
Submission Date January 4, 2018
Acceptance Date March 1, 2018
Published in Issue Year 2018

Cite

APA İlkuçar, M., & Güngör, İ. (2018). HEKİM ATAMA PROBLEMİNİN GENETİK ALGORİTMA İLE OPTİMİZASYONU - THE OPTIMIZATION OF MEDICUS ASSIGNMENT PROBLEM THROUGH GENETIC ALGORITHM. Mehmet Akif Ersoy University Journal of Social Sciences Institute, 10(24), 236-261. https://doi.org/10.20875/makusobed.374774

Cited By