| Popis: |
Bu tez çalışmasında çizelgeleme problemlerinin türlerinden biri olan hemşire çizelgeleme problemi ele alınmıştır. Çizelgeleme çalışmaları yaygın olarak işçi makine veya ders programı gibi alanlarda yapılmaktadır. Ancak hemşire çizelgeleme geri planda kalmış olsa da sağlık sektöründeki önemi yadsınamayacak derecede büyüktür. Çalışma, Buca Seyfi Demirsoy Devlet Hastanesi'nden alınan gerçek verilerle yapılmıştır. Verilerin toplanması aşamasında, çizelgelerin elle oluşturulmasının birim sorumlusu olan hemşirelerin 6-8 saat kadar zamanını aldığı gözlenmiştir. Bu koşullar altında bu süreyi minimuma indirecek bir bilgisayar uygulaması şarttır. Çizelgeleme problemleri, çözümü zor olan problemler grubuna girmektedir. Bu yüzden yaklaşık en iyi çözüm değerlerine ulaşabilmek için genetik algoritmalar kullanılmıştır. Hemşirelerin en uygun çalışma saatlerini bulmak için oluşturulan modelin çözümünde MATLAB programının genetik algoritmalar aracından yararlanılmıştır. Son olarak elde edilen sonuçlarla hastanenin gerçek nöbet çizelgeleri karşılaştırılarak çalışma tamamlanmıştır.Anahtar Kelimeler: Optimizasyon, Genetik Algoritma, Hemşire Çizelgeleme. In this study, scheduling problem of nurses, which is one of the important types of scheduling problems, has been addressed. Scheduling studies have been carried out in the realm of machine scheduling or lesson scheduling. Much as nurse scheduling has been fallen behind, it is of great importance in Health Care System. The study has been conducted with the help of the data gathered from Seyfi Demirsoy State Hospital. During the stage of data gathering, we acknowledged that it takes 6 to 8 hours to form the schedules by hand. A computer application is obligatory to minimize this time under this circumstances. Scheduling problems are among the ones whose solutions are rather difficult. Hence; Genetic Algorithms have been used in order to reach approximately the best solution values. So as to find the most available work-hours of nurses, Genetic algorithms toolbox of MATLAB is utilized. Finally, the study has been completed by comparing the authentic shift-schedules of the hospital with the attained results.Keywords: Optimization, Genetic Algorithms, Nurse Scheduling. 137 |
