Browsing by Author "Öztürk, Cemalettin"

Now showing 1 - 3 of 3

Çok kriterli havaalanı kapı ataması problemi için kısıt-bazlı çizelgeleme yaklaşımları
(2024) Paldrak, Mert; Örnek, Mustafa Arslan; Öztürk, Cemalettin
Havalimanı operasyonlarının alanında, kapı atamalarının etkili bir şekilde yönetilmesi her zaman kritik bir endişe olmuştur, bu durum doğrudan havalimanlarının, havayollarının verimliliğini ve yolcuların genel deneyimini etkilemektedir. Geleneksel olarak, Havalimanı Kapı Atama Problemi (AGAP) ve Havalimanı Kapı Yeniden Atama Problemi (AGRP) birbirinden ayrı varlıklar olarak ele alınmış ve her biri diğerinden bağımsız olarak ele alınmıştır. Ancak, bu geleneksel yaklaşım zamanla sınırlılıklarını ortaya koymuştur, havalimanı operasyonlarının öngörülemeyen doğası nedeniyle başlangıç kapı atamaları ile sonraki yeniden atamalar arasındaki dinamik etkileşimi yakalayamamıştır. Bu tez, AGAP ve AGRP'nin birbiriyle bağlantılılığını keşfederek ve kapı yönetimindeki karmaşıklıklar ve belirsizliklerle başa çıkmada etkili bir başlangıç programının kritik önemini vurgulayarak bu boşluğu kabul eder ve köprüler. Havalimanı kapı atamalarına dahil olan çok sayıda paydaş ve başlangıç kapı atamasının gerekli sağlamlığı göz önüne alındığında, bu araştırma, paydaş beklentilerini karşılamayı ve yeniden atama süreci boyunca programın istikrarını korumayı amaçlayan üç amaçlı bir problemi ele alır. Bu karmaşık çok amaçlı meseleyi ele almak için, tez, farklı amaçları ve belirli problem değişkenlerini, örneğin havalimanı yoğunluğunu, karşılamak üzere tasarlanmış bir dizi yapıcı sezgiyi, İkili Tamsayı Programlama (BIP), Kısıtlama Programlama (CP) ve Ağ Modelleme (NM) tanıtır. Ampirik analizler, geleneksel matematiksel modellerin optimal çözümleri uygulanabilir bir hesaplama zaman çerçevesi içinde sunmada yetersiz kaldığını ortaya koymaktadır. Matematiksel modellerin verimliliğini artırmak için, amaca özel geçerli eşitsizlikler de önerilmiştir. Buna karşılık, tasarlanan yapıcı sezgiler, karar verme sürecini kolaylaştıran etkili uzlaşı çözümleri üretmede etkilidir. Uçakların sıralanması ve önceden belirlenmiş kriterlere dayanarak kapıların seçilmesi sürecini içeren bir süreç yoluyla geliştirilen özel yapıcı sezgiler, etkili uzlaşı çözümleri hızlı bir şekilde üretebilme konusunda olağanüstü bir yeteneğe sahiptir. Çözüm manzarasını daha da zenginleştiren tez, Adaptif Büyük Komşuluk Arama (ALNS) ve Açgözlü Rastgele Uyarlanabilir Arama Prosedürü (GRASP) performansını daha basit sezgilerle karşılaştırır. Çok Amaç-Odaklı ve Havalimanı Yoğunluğu-Odaklı Yapıcı Sezgilerin, ALNS ve GRASP'in karmaşıklık ve hesaplama taleplerini sadece eşleştirmekle kalmayıp, yüksek kaliteli çözümleri etkin bir şekilde elde ederek bu daha maliyetli yöntemleri geride bıraktığı sonucuna varır. Havalimanı Kapı Yeniden Atama Problemini ele alırken, tez, minimum kapı değişikliği ve ceza tabanlı olmak üzere iki BIP modeli ile birlikte bir senaryo tabanlı stokastik yaklaşım önerir. Kapı Atama Probleminde elde edilen optimal bir başlangıç programının kritik önemi gösterilerek, Adnan Menderes Uluslararası Havalimanı'ndan gerçek bir senaryo, çeşitli yapıcı sezgiler kullanılarak başlangıç programları üretmek için analiz edilir. Daha sonra, bu programlar havalimanı kapı yeniden atama modellerinde kullanılarak, gerçek zamanlı programlamanın performansı üzerindeki etkileri değerlendirilir. Hesaplama bulguları, sağlamlık ve havalimanı yoğunluğuna odaklanarak hazırlanan başlangıç programlarının, yeniden atama aşamasında kapı değişikliklerini önemli ölçüde azaltabileceğini öne sürmektedir. Son olarak, tez, farklı uçuş varış ve kalkış senaryolarını inceleyerek, senaryolar arasında kapılara atanan uçuş sayısındaki farklılıkları en aza indirmek için çeşitli programlama tekniklerini kullanır.
Çoklu dönem boyama ve gruplama problemi için optimizasyon ve sezgisel yaklaşımlar
(2022) Duran, Ege; Örnek, Mustafa Arslan; Öztürk, Cemalettin
Bu tezde, iplik boyama üreticisi olan firmada gerçek hayattaki bir problem için birden çok vardiyalı boyama ve harmanlama problemi ele alınmıştır. Makinelerin ağırlığına, üretim miktarına ve hacim kapasitesine ek olarak, iplikler büyük kazanlarda işleme alındığında flotte, renk türleri, renk yüzdeleri ve müşteri siparişlerinin kimyasal tarifi gibi bir dizi teknik boyama etkileşim kısıtlaması vardır. boya likörü olarak bilinen su, ayrıca aynı vardiyada boyama işlemine yardımcı olacak bir dizi kimyasal madde içerir. Bildiğimiz kadarıyla literatürde bu kombinatoryal optimizasyon problemini çözecek bir çalışma bulunmamaktadır. Bu çalışma, şirket için atanmamış işlerin ve kullanılan kazanların sayısını en aza indirmek için verimli bir çizelgeleme problemi yaratmayı amaçlamaktadır. Böylece problem için iki matematiksel model geliştirilmiş ve küçük, orta ve büyük boyutlu örnekler için optimal sonuçlar elde edilmiştir. Çalışılan problem NP-hard olduğundan, problemi çözmek için iki sezgisel algoritma da önerilmiştir. On altı deney ve rastgele seçim geliştirildi. Önerilen algoritmaların performansı detaylı bir şekilde karşılaştırılmıştır.
Citation - Scopus: 5
Flight Gate Assignment Problem with Reinforcement Learning
(Springer Science and Business Media Deutschland GmbH, 2023) Müge Muhafız Yıldız; Umut Avci; Mustafa Arslan Ornek; Cemalettin Öztürk; Muhafız Yıldız, Müge; Örnek, Mustafa Arslan; Öztürk, Cemalettin; Avcı, Umut; C. Kahraman , I.U. Sari , B. Oztaysi , S. Cevik Onar , S. Cebi , A.C. Tolga
The operation of an airport is a very complex task involving many actors. The primary mission of airport management is to provide sufficient capacity and the best working conditions to all airlines ground handling and service provider companies. Flight gate assignment is one of the essential planning problems airport management needs to address assigning incoming aircraft to the available gates or stands while satisfying operational constraints. Generally flight arrivals and departures are considered deterministic and various operational research methods have been applied to solve this combinatorial problem. However in real-life scenarios deterministic solutions are generally infeasible because arrival and departure times are uncertain. It is crucial to deal with these uncertainties to create a robust schedule. In this study we develop a Reinforcement Learning (RL) algorithm to solve the flight gate assignment problem since it is a sequential decision-making method and allows adaptive solutions to address urgent and frequent changes. © 2023 Elsevier B.V. All rights reserved.