FBE- Endüstri Mühendisliği Lisansüstü Programı - Doktora
Bu koleksiyon için kalıcı URI
Gözat
Son Başvurular
1 - 5 / 103
-
ÖgeRenewable energy investment decisions under fuzzy uncertainty(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2022)Renewable energy is an essential component of sustainable development over the world and effective exploitation of renewable energy sources is a fundamental part of sustainable development strategies of countries. A comprehensive assessment of renewable energy sources, technologies, facility location and investment risks is required to ensure maximum utilization of resources. The assessment of renewable energy alternatives is a complex issue since many criteria, even some of them are conflicting, must be simultaneously considered. That is why, multi-criteria decision making methods, supporting decision making process by putting the judgments of decision makers at the center of the analysis has come to the forefront. As with many everyday life problems, solution to these problems can be based on not well-defined inputs and imprecise opinions of decision makers. Thus, it is necessary to incorporate fuzzy sets into solution procedure to effectively handle uncertainty. However, decision makers may not fully express their imprecise judgments by using ordinary fuzzy sets since these sets represent uncertainty only using membership degrees assigned by decision makers. Intuitionistic fuzzy sets and Pythagorean fuzzy sets are able to better represent uncertainty by enabling decision makers to assign both membership and non-membership degree in their assessments. Therefore, this thesis presents suitable methods to efficiently utilize renewable energy sources and to make successful investment decisions under uncertainty. In this context, initially a comprehensive literature review on multi-attribute decision making methods in renewable energy exploitation is provided in order to demonstrate trends and gaps in the related literature. In the subsequent chapter, renewable energy sources for Central Anatolia Region of Turkey are evaluated by using interval-valued Pythagorean fuzzy WASPAS method. It is revealed that biomass is the most suitable renewable energy source for this region. In the fourth chapter, assessment of biomass conversion technologies is carried out by using Pythagorean axiomatic design. Combustion is identified as the most appropriate conversion technology for the problem at hand. The question of which cities the plants should be established in the Central Anatolia Region was investigated in the fifth chapter by utilizing fuzzy optimization. It is found that waste-to-energy plants should be installed in Ankara, Konya, Kayseri, Eskisehir, Sivas and Aksaray. Moreover, the reliability and effectiveness of these outputs are shown through sensitivity and comparative analyses. In the sixth chapter, renewable energy investment risks are evaluated by using an integrated approach based on FMEA, prospect theory and interval-valued intuitionistic fuzzy AHP. It was revealed that changes in price policy and taxes, changes in regulation, and foreign exchange fluctuation are the most critical risks for renewable energy investments. In sum, this thesis can help investors to make efficient investment decisions by offering comprehensive decision support mechanisms and providing insights on different problems related to renewable energy investments.
-
ÖgeAR-GE projelerinin önceliklendirilmesi ve seçimi üzerine çok kriterli bir model önerisi(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2021)Ülkeler için güçlü AR-GE politikalarının kaçınılmaz bir gereksinim halini aldığı bilişim çağını yaşamaktayız. Üniversiteler, özel şirketler, kamu kurum ve kuruluşları bir yandan AR-GE çalışmaları yapmak, bir yandan da yapılan çalışmaları desteklemek, fonlamak ve bu ekosistemin parçası olan tüm unsurları güçlendirmek için büyük çaba sarfetmekteler. Bu nedenle AR-GE proje seçimi problemi, dev bütçeleri ve çok büyük kitleleri etkileyen kritik bir karar verme problemi olarak her gün daha fazla önem kazanmakta. Bu devasa ekosistemdeki her bir paydaş AR-GE projelerini kendi hedef ve çıkarları doğrultusunda ele almakta ve bu doğrultuda faaliyetlerine devam etmekteler. Bu çalışmada sözü edilen karar verme modeli ise AR-GE yapan ve ticari gelir elde etmeyi amaçlayan şirketlerin AR-GE proje seçimi çalışmalarını konu almakta ve çok kriterli karar verme problemi olarak analitik bir yaklaşımla değerlendirmektedir. Ülkemizin en büyük teknoparklarından birinde AR-GE çalışmaları yürüten firmalar ile gerçekleştirilen görüşmeler sonucunda, AR-GE proje seçiminin veriye dayalı analitik yaklaşımlarla yapılmasında saptanan eksikliğin giderilmesi bu çalışmanın temel motivasyonu olmuştur. Science Direct ve Wiley veri tabanlarında yapılan AR-GE proje seçimi konulu literatür araştırması sonucunda 83 çalışmanın detaylı analizini içeren EK A hazırlanmış, literatürün istatistiksel analizi sunulmuş ve AR-GE projesi seçiminde kullanılan yöntemler özetlenmiştir. Ayrıca, literatürde AR-GE proje seçimi ile AR-GE proje portfolyosu seçimi olarak geçen kavramların aynı manaya gelecek biçimde kullanımı sonucu ortaya çıkan kargaşayı gidermek üzere öneriler sunulmuştur. Literatür taramasını izleyen bölümde, önerilen yöntemin basamakları özetlenmektedir. Burada bahsedildiği gibi, ilk aşama kriter havuzunun oluşturulması ve ikinci aşama AR-GE proje seçimi kriterlerinin belirlenmesidir. Üçüncü aşama, kriterler arasındaki ilişkilerin analizidir ve dördüncü aşamada AAS ile kriter önemlerinin bulunması açıklanmaktadır. Beşinci aşama projelerin kriterlere göre performans değerlerinin, altıncı aşama ise global proje performanslarının eldesidir. Yedinci aşama proje portföyünün optimizasyonudur ve son aşama ise parametrelerdeki değişimlerin sonuç üzerindeki etkisinin irdelenmesidir. Önerilen AR-GE proje seçimi modelinin ilk aşamasında, literatür taramasında incelenen araştırmalardan yola çıkılarak AR-GE proje seçimi kriterleri için bir ön liste hazırlanmıştır. Bu liste göz önünde bulundurularak, uzmanlardan kriterler hakkındaki görüşleri alınmış ve 39 kriterden oluşan nihai AR-GE proje seçim kriterleri listesi oluşturulmuştur. Bilişsel haritalama yöntemi ile kriterler arası ilişkiler incelenmiş ve modelin yapısının ağ olarak ele alınmasının daha uygun olduğu görülmüştür. Uzmanlara ikili karşılaştırma anketi gönderilerek sonuçlar toplanmış ve Analitik Ağ Süreci (AAS; Analytic Network Process - ANP) ile kriter önemleri hesaplanmıştır. Söz konusu 39 kritere göre proje performanslarının bulunması aşamasında 1a, 1b, 2a, 2b, 2c, 3a, 4a, 4b, 5a, 5b, 7b, 8a, 9a, 9b, 9c, 10a, 10b, 10c, 11a, 11b, 11c, 11d, 12b, 13a, 13b, 14a, 14b, 14c, 15a ve 15b kriterleri için derecelendirme; 1c, 6a ve 6b kriterleri için bulanık TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution); 7a kriteri için olası net bugünkü değer analizi; 12a kriteri için karar ağacı; 16a, 16b, 17a ve 18a kriterleri için bulanık risk değerlendirme yönteminden faydalanılmıştır. Derecelendirme yönteminden faydalanılan değerlendirmelerde karar verici her bir kriter için projelere 1-100 arasında bir performans puanı vermiştir. Bulanık TOPSIS değerlendirmelerinde karar vericiden her bir kriter için ölçütler tanımlaması ve bu ölçütlerin önemini belirlemek amacı ile bulanık ifadeler seçmesi istenmiş, ardından her bir ölçüt için bulanık ifadeler seçerek proje performaslarını değerlendirmiştir. Net bugünkü değer analizi çalışmaları her bir projenin gerçek finansal değerinden faydalanılarak gerçekleştirilmiştir. Karar ağacı çalışmasında, her bir proje için ürün pazara sürüldükten sonraki 1 yıllık gelir tahminlerini baz alan pazar analizi ortaya konmuştur. Bulanık risk değerlendirme çalışmalarında ise karar verici tarafından her bir kriter için belirlenen risklerin gerçekleşme olasılığı ve gerçekleşmesi durumunda ortaya çıkacak etki, yamuk bulanık sayılar yardımıyla belirlenmiş ve bulanık risk değerleri hesaplanmıştır. Her bir kriter için bulunan proje performansları, AAS ile bulunan kriter önemleriyle çarpılarak her bir projenin global performans puanı elde edilmiştir. Buna göre, beşinci proje 84.56 puan, üçüncü proje 73.58 puan, dördüncü proje 73.53 puan, ikinci proje 72.88 puan ve birinci proje 52.20 puan almıştır. Projelerin global performans puanlarına göre sıralanması Proje 5, Proje 3, Proje 4, Proje 2, Proje 1 şeklindedir. Sonuçların değerlendirilmesi ve senaryo analizi yapılması amacıyla hedefler, mevcut kaynak kısıtları ve karar vericinin tercihleri çerçevesinde hangi projelerin gerçekleştirilmesinin şirket için daha iyi olacağını ortaya koyan bir optimizasyon modeli tasarlanmıştır. Kurulan hedef programlama modelinin sonuçları ve senaryo analizleri sunulmuştur. Buna göre, firmanın kaynak kısıtlarını ve stratejik hedeflerini ele alarak optimizasyon yapmadan, global proje puanlarının yüksekten düşüğe sıralanması ile proje seçimi yapması durumunda Proje 5 ile 3'ün yapılmasına karar verilebileceği, oysaki kaynak kısıtlarını ve stratejik hedefleri göz önüne alan hedef programlama modelinin çıktılarına göre Proje 2, 3 ve 4'ün yapılmasının daha uygun olduğu ortaya konmuştur. Öte yandan senaryo analizi sonuçları ise hedef ve kısıtların farklı belirlendiği koşullar altında Proje 2 ve 4'ün veya Proje 1, 2 ve 5'in yapılmasının daha uygun olabileceğini göstermektedir. Sonuç olarak bu doktora tezi kapsamında, AR-GE proje seçimi için bir çok kriterli karar verme modeli tasarlanmış ve bu model beş potansiyel projeyi değerlendirmeyi planlayan bir AR-GE firmasında uygulanmıştır. Böylece, firmanın kendi strateji ve kısıtları doğrultusunda uygun AR-GE projelerini gerçekleştirmesini sağlayacak bir çözüm önerisi sunulmuştur.
-
ÖgeCustomer oriented new product design and analysis of design risks using fuzzy sets extensions(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2021)With each passing day, customers' expectations of the product that is planned to purchase are increasing. Today, manufacturers and service providers must meet customer demands at the maximum level in order to be successful and maintain their continuity. Their competitive advantage depends on the aesthetic success of the product they offer for sale as well as the technical features. Customers generally expect the product to be affordable, durable, easy to use, and appealing to the eye. However, it is difficult, even impossible sometimes, for the producers to meet all these demands at the same time due to economical and timewise limitations. In order for companies to determine the best product they can produce using their competencies and the maximum customer demands they can respond to; they must first prioritize them. One of the most used methods for this purpose is Quality Function Deployment (QFD). House of Quality (HOQ) is a special and mostly used part of QFD which is named for its shape that reminds of a house with a roof on top. A classical HOQ consists of some parts in matrix form such as customer demands (CDs), customer evaluations (CEs) of those demands, technical descriptors (TDs), relationship matrix between CDs and TDs, and correlation matrix among TDs. In some recent studies, new matrices are added eligibly to the common parts such as technical difficulty and direction of improvement of TDs, and competitive analysis for both CDs and TDs. The HOQ matrices are generally constructed by an effort of a team of experts and multiple customers. Since humans tend to express their thoughts and ideas linguistically rather than exact and precise numbers, this brings vagueness and impreciseness to the design and development process. To overcome this obstacle and deal with complex problems more realistically, the fuzzy sets theory has been applied successfully for decades. On the other hand, one of the very important concers with new product devolepment must be about its risks. Again, for a company to survive it has to take the proper precautions before it starts producing the products and to do so it needs to know and prioritize the risks first. In this thesis study, to understand and answer the customer needs and study the product developments risks, two methods Quality Function Deployment (QFD) and Failure Modes and Effects Analysis (FMEA) are studied under fuzzy environment. Fuzzy sets theory introduced to the literature by Zadeh in 1965 as a generalization of sets logic that assignes membership to degrees to includes ambiguity and vegueness by and many extensions have been proposed for decades such as: intuitionistic fuzzy sets, neutrosophic sets, Pythagorean fuzzy sets, and spherical fuzzy sets.
-
ÖgeToplumsal davranışın etmen temelli modellemesi: Organ bağışı örneği(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2021)İnsan davranışı ve insanlar arası etkileşimin ortaya çıkardığı sosyal sistemler olan toplum ve toplumsal olgular, doğası gereği karmaşık sistemlerdir. Karmaşıklık ve/veya sistem kuramı, sistemdeki öğelerin ayrık/özerk davranış, kural ve kararları ile sistemin diğer öğeleri arasındaki doğrusal ve doğrusal olmayan ilişkileri ifade etmesindeki yeteneği, öğelerinin etkileşimden ortaya çıkan sistemin anlaşılması, incelenmesi ve araştırılmasında diğer yöntemlere göre öne çıkmaktadır. Etmen temelli modelleme (Agent-based Modelling), ortaya çıkışı matematik ve hesaplamalı bilimlere dayanan, karmaşıklık ve sistem kuramı yaklaşımının modellenmesinde kullanılan görece yeni bir yaklaşım/yöntem ve araştırma alanıdır. Etmen temelli modelleme ile mikro düzeyde gerçekleşen davranış ve etkileşimlerin sonucunda, makro düzeyde beliren örüntüleri göstermek mümkündür. Bu da sosyal sistemlerin daha gerçekçi resmedilmesi, öğeleri arasındaki ilişkilerin modele yansıtılması, mikro-makro düzeyde gerçekleşen olayların aydınlatılmasında daha elverişli bir yol sunmaktadır. Bu çalışma kapsamında sosyal bir sorun, etmen temelli modelleme ile incelenmiştir. Etmen temelli modellemenin sosyal araştırmalar için can alıcı avantajı, yapay deney ortamı yaratmasıdır. Sosyal olgular için, doğa bilimlerinden farklı olarak, deney düzeneği kurmak maddi, fiziksel ve etik açıdan imkansız, zor ve maliyetli olduğundan etmen temelli modelleme, sunduğu yapay deney düzeneği ile araştırmanın ilerlemesini sağlamaktadır. Çalışmada, toplumsal bir sorunun ele alınması ile yaklaşımın sosyal boyutuna katkı sunulurken toplumsal bir sorunun çözümü yolunda ilerlenmiştir. Bu doğrultuda, araştırma konusu olarak Türkiye'de organ bağışı davranışının toplumsal örüntüsü araştırılmıştır. Tıp ve teknolojideki ilerlemeler doğrultusunda, bugün işlevini yerine getirmeyen organların kadavra/canlı başka bir bedenden alınanın nakil edilmesi ile organ yetmezliğinden muzdarip hastaların tedavi edilmesi mümkün hale gelmiştir. Bugün dünyada organ yetmezliği olan hastaların tedavisindeki kısıtlardan biri, yeterli kadavra organ bağışının olmamasıdır. Gelişmiş ülkelerde milyon nüfus başına düşen %30-40 düzeylerindeki organ bağışı oranları Türkiye'de %5-15 arasındadır. Gelişmiş ülkelerde gerçekleşen organ nakli operasyonlarında organ kaynağının %80'i kadavra iken Türkiye'de bu oran %20'dir. Çalışma kapsamında, öncelikle insan davranışı, davranış kuramları, organ bağışı davranışı ve literatürdeki çalışmalar incelenmiştir. Etmen temelli modelde, etmenlerin davranışlarının temel çerçevesi Planlı Davranış Kuramı'na (Theory of Planned Behavior) dayandırılarak kurgulanmıştır. Planlı Davranış Kuramı'na göre istemli bir davranışı gerçekleştirmeden önce bu davranış gerçekleştirmeye dair bir niyet vardır. Niyetin ise öznel norm, tutum ve algılanan davranışsal kontrol olmak üzere üç öncülü bulunmaktadır. Bu öncüllerin arka planında ise toplumsal ve psikolojik etmenler yer almaktadır. Organ nakli ve bağışı konusundaki literatür incelemesi sonucunda organ bağışı davranışının kavramsal bir modeli oluşturulmuş, kavramsal model etmen temelli benzetim modeline aktarılmıştır. Öznel norm, kişinin önemsediği, görüşlerine değer verdiği insanlardan algıladığı toplumsal baskıdır. Kişi, bu kişi ve gruplarla normlarını, değerlerini ve bazı demografik özellikleri paylaşmaktadır. Literatürde görülmüştür ki eğitim düzeyi ve gelir arttıkça organ bağışçısı olma olasılığı artmaktadır. Eğitim düzeyi, gelir durumu etmenin öznel normuyla ilişkilendirilerek, etmen toplumu dört eğitim düzeyi (ilköğretim mezunu olmayan, ilköğretim, ortaöğretim ve yükseköğrenim), üç gelir düzeyi (düşük, orta, yüksek) ve iki norm kategorisi (olumlu ve olumsuz) olmak üzere 24 gruba bölünmüştür. Grupların nüfus oranlarını belirlemek için Türkiye istatistikleri kullanılmıştır. Bireylerin aile üyesi, arkadaş, iş arkadaşı, politikacı vb. diğer bireylerle kurduğu ilişkiler farklılık göstermektedir. Bundan ötürü modelde etmenler için yüz yüze ve samimi ilişkilerin kuruluğu yakın çevre ve daha resmi ilişkilerin kurulduğu uzak çevre olmak üzere iki çevre tanımlanmıştır. Yakın çevrede kurulan ilişkiler karşılıklı iken uzak çevre için bu zorunlu değildir. Yine her etmenin ilişki kurduğu etmen sayısı aynı değildir ki bu sayıların Dunbar'ın çalışmalarından yola çıkılarak yakın çevre için Düzgün[5;15] dağılımdan geldiği, uzak çevre için Düzgün[45;135] dağılımdan geldiği kabul edilmiştir. Birey, yakın çevresi ile aynı sosyo-ekonomik grup içerisinde yer aldığından yakın çevresine ait etmenler kendi grubundan rastgele seçilirken uzak çevresine ait etmenler tüm toplumdan rastgele seçilmektedir. Etmenlerin öznel normu [0;1] arasında sürekli bir değişken olarak tanımlanmıştır. 0 'organ bağışlanmamalı' normunu temsil ederken 1 'organ bağışlanmalı' normunu temsil etmekte; 0,5 eşik değer olmaktadır. Etmenler başlangıçta gruplarına göre [0;0,5] veya [0,5;1] arasında rastgele bir norm almaktadır. Modelde daha sonra etmenin norm değişimi yakın ve uzak çevresindeki etmenlerle etkileşimin bir sonucu olarak hesaplanmaktadır. Organ bağışı niyetinin bir diğer bileşeni olan tutum ise Planlı Davranış Kuramı'na göre bilgi edinme yoluyla değişebilmektedir. İnsanların organ nakli ve bağışı konusunda edinecekleri, maruz kalacakları tüm olumlu ve olumsuz bilgiler tutumlarını etkilemektedir. Kamu spotları, kurumsal eğitimler, yazılı, görsel ve sosyal medya, sinema, TV dizileri vb. sistemsel olarak tek bir bilgi kaynağı olarak kabul edilmiştir. Organ yetmezliği ile sonuçlanabilecek bir kronik rahatsızlığa sahip olmak ya da organ nakline ihtiyaç duyan tanıdıklarının olması, bireylerin organ nakli ve bağışı konusunda bilgilendikleri diğer kaynaklardır. Etmenlerin tutumu [0;1] arasında sürekli bir değişken olarak tanımlanmıştır ve 0 'organ bağışı ile ilgili olumsuz tutumu' ifade ederken, 1 'organ bağışı ile ilgili olumlu tutumu' ifade etmektedir. Etmenler bu aralıkta rastgele bir tutum değeri almakta ve sistemdeki olumlu ve olumsuz bilgi, etmenin sağlık durumu ve organ nakline ihtiyaç duyan tanıdıkları sayesinde tutumları değişmektedir. Kamu spotları, filmler, organ bağışı etkinlikleri vb. olumlu bilgileri üreten olumlu bilgi fonksiyonu Beta(7;3), organ mafyası, şehir efsaneleri gibi olumsuz bilgileri üreten olumsuz bilgi fonksiyonu Beta(3;7) olarak belirlenmiştir. Sistemdeki bilgiye her etmenin aynı derecede maruz kalmadığı, etmenden etmene farklılık göstermesini sağlayan maruziyet fonksiyonu tanımlanmıştır. Olumlu ve olumsuz bilginin etmenler üzerinde etkisinin farklı olmasından ötürü olumsuz bilginin etmenler üzerinde olumlu bilgiden daha etkili olduğu, bu etkilerin etmenin eğitim düzeyine göre de farklılaştığı kabul edilmiştir. Algılanan davranışsal kontrol, modelde [0;1] arasında tanımlanmıştır. Her etmen için başlangıçta bir kereliğine belirlenmekte ve etmenin ömrü boyunca aynı değerde kalmaktadır. Benzetim modelinin sonuçları incelendiğinde Türkiye'nin 2012 yılında 0,002'den 2019 yılında 0,14'e çıkan bağışçı oranına (bağışçı/nüfus) benzer sonuçlar veren öznel norm ağırlığı 0,4, tutum ağırlığı 0,5 ve algılanan davranışsal kontrol ağırlığı 0,1 parametre değerleri belirlenmiş, model 100 kez koşturulmuştur. Organ bağışçıları incelendiğinde öznel norm ve tutumu düşük değerlerinden bağışçılar ortaya çıkmaz iken küçük ağırlığından ötürü düşük algılanan davranışsal kontrolü olan bağışçılar da ortaya çıkmıştır. Bağışçıların yaş dağılımları incelediğinde en fazla bağışçı %45 ile 20-44 yaş aralığında ortaya çıkmıştır. Bağışçıların yaş gruplarına dağılımı ile gerçek verilerle bir örtüşme olduğu görülmüştür. Benzetim sonuçlarından hareketle, Türkiye'de organ bağışı sayılarının önümüzdeki yirmi yıl boyunca artmaya devam ettiği, otuzuncu yıldan sonra ise %21 civarında küçük salınımlar yaptığı görülmüştür. Benzetim modelinin geçerliliği ortaya konulduktan sonra organ bağışı sayılarını artırmak için izlenebilecek politikalar için senaryolar oluşturulmuştur. İlk senaryoda bireylerin organ bağışına yönelik tutumlarının yükseltilmesi denenmiştir. Sistemdeki bilgi kaynaklarından çıkan olumlu bilgi miktarı Beta(7;3) fonksiyonu, Beta(10;3) ve Beta(12;2) fonksiyonları olarak güncellenmiş ve sonuçlar incelenmiştir. Sonuçlarda bağışçı oranlarının Beta(10;3) dağılımından gelen olumlu bilgi ile önümüzdeki yirmi yıl daha artmaya devam ederek otuzuncu yıldan sonra 0,24 civarlarında seyrettiği, Beta(12;2) dağılımından gelen olumlu bilgi ile önümüzdeki yirmi yıl daha artmaya devam ederek otuzuncu yıldan sonra 0,27 civarlarında seyrettiği görülmektedir. Sistemdeki olumlu bilgi miktarını artırmak organ bağışı sayılarını artırmıştır. Yine bireylerin tutumlarını olumlu yönde artırmak için ikinci senaryo, MEB müfredatında 9. sınıflar için yer alan Sağlık ve Trafik Kültürü adlı derste öğrencilere organ nakli ve bağışı konusunda bilgi aktarılmasıdır. Öğrencilerin bu dersten kazanımları olarak olumlu bilgi miktarlarının arttığı deneyler tasarlanmıştır. On altı yaşını tamamlamış ve eğitim düzeyi ortaöğretim ve üstü olan bireylerin tutumları 0,1 arttırıldığında bağışçı sayılarında anlamlı bir artış gerçekleşmez iken 0,3 ve üzeri artışlar ile bağışçı sayılarında anlamlı artışlar gerçekleşmektedir. Üçüncü senaryo ise ilk iki senaryonun birleştirilmesi ile kurgulanmıştır. Bu senaryonun ilk deneyi dolarak sistemdeki bilginin Beta(10;3) fonksiyonundan üretilmesi ve 9. sınıf öğrencilerinin aldıkları sağlık dersindeki eğitim ile tutumlarında 0,3'lük artış olduğu deney tasarlanmıştır. Uzun vadede bağışçı oranları 0,25 civarında salınmaktadır. Sistemdeki bilginin Beta(12;2) fonksiyonundan üretilmesi ve 9. sınıf öğrencilerinin aldıkları sağlık dersindeki eğitim ile tutumlarında 0,7'lik artış olduğu deneyin sonuçlarına göre ise bağışçı oranları 0,29 civarında salınmaktadır. Etmen temelli modelleme ile organ bağışı sayılarını arttırarak yetersizliği azaltmak gibi toplumsal bir sorun ele alınmış, organ bağışına yönelik, bireyin sosyal ve psikolojik güdülerine dair çıkarımlarda bulunulmuştur. Bağış sayılarını artırmak için izlenebilecek politikalar gerçek bireyler yerine yaratılan yapay bireyler ve toplumlar üzerinde denenerek elde edilebilecek sonuçlar irdelenmiştir. Etmen temelli model, sosyal olgu ve toplumsal sorunların çözümünde yapay ortam sağlamasının yanı sıra bireyin davranışının sosyal ve psikolojik temellerinin kavranması, olumsuz davranışı değiştirmek, olumlu davranışı pekiştirmek adına yapılabilecek müdahalelerin bir seyrini sunmaktadır.
-
ÖgeA mathematical model and two-stage heuristic for the container stowage planning problem with stability parameters(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2021)Over the past two decades there has been a continuous increase in demand for cost efficient containerized transportation. To meet this demand, shipping companies have deployed larger container vessels, which can nowadays transport more than 20000 TEUs (Twenty-Foot Container Equivalent Units). These vessels sail from port to port loading and unloading thousands of containers. As the size of the vessels increases, the loading sequence of containers onto the vessels presents an important challenge for planners since the liner companies try to shorten their stay at ports in order to improve their profits. An efficient stowage plan which delineate the location of each container is required to keep the vessel duration at port minimum. Because containers must be stacked on top of each other, unloading and loading of a container at the same port results from over stowage. Over-stows arise either when planners want to unload containers destined for current port which however are beneath those destined for subsequent ports, or when planners want to reorder the sequence of containers to prevent more over-stows in the future. Usually it is called necessary shifting in the former case and voluntary shifting in the latter. Shifting containers are time-consuming and money-consuming activities. Therefore, the arrangement of containers on board is crucial to achieve effective operations by reducing the number of over-stows. The task of determining the arrangement of containers is called stowage planning. On the other hand, while keeping the number of over-stows at the minimum level, the stowage plan must comply with the stability requirements of the ship`s sailing safely. Fail to meet basic stability constraints may lead to catastrophic consequences in terms of both ship and cargo safety. Moreover, container ships with loading plans that no not meet the stability requirements are not allowed to sail by port authorities. Therefore, over-stow instances and stability parameters play a crucial role for the efficiency of the loading plan. In this study, the container stowage planning problem with stability constraints (e.g. shear force, bending moment, trim) is considered and a mixed integer linear programming (MILP) formulation which generates load plans by minimizing total cost associated with the over-stows and trimming moments is developped. The study adopts a holistic perspective which encompasses several real-world features such as different container specifications, a round-robin tour of multiple ports, technical limitations related to stack weight, stress, and ballast tanks. A two-stage heuristic solution methodology that employs an integer programming (IP) formulation is proposed along with a swapping heuristic (SH) algorithm. This approach first acquires a lower bound on the total over-stow cost with the IP model, thereby creating an initial bay plan. Then, it applies the SH algorithm to this initial bay plan to minimize cost resulting from trimming moments. The efficiency of the MILP formulation and heuristic algorithm is investigated through numerical examples. The results have shown that the heuristic has greatly improved the solution times as well as the size of the solvable problems compared to the MILP formulation. In particular, the two-stage heuristic can solve all size problem instances within an average optimality gap of 0-25% in less than 8 minutes, whereas the MILP can only achieve an approximate optimality gap of 55-80% in 2 hours.