Search

Patients’ length of stay (LOS) in intensive care units (ICU) is an important factor for managing limited ICU resources such as beds, staffing, medicines, and medical devices. The goal of this study predicts that the ICU length of stay of patients is more than 3 days or not with Support Vector Machine (SVM), Logistic Regression (LR), XGBoost classifiers. We retrieved the 37,600 ICUpatients’ demographics data and last measured vital signs in their first 12 hours of stay from the MIMIC-III database. We filled the missing patients' data with three missing data imputation methods, namely k-nearest neighbor imputation (KNN), multivariate imputation by chained equations (MICE), and SoftImpute. Our results indicated that filling missing data with the Soft-Impute yielded the highest AUC score for all classifiers. We obtained the highest area under the curve score as 66.1% with the XGBoost classifier and Soft-Impute missing data imputation.

Tedarik zincirinin en önemli unsurlarından biri depolardır. Etkili depodüzeni, müşteriye teslimat süresini ve depolama maliyetini azaltır. Buçalışmada, birden fazla depo ve heterojen hammadde içeren seramik fabrikasındadepo yerleşim problemi tartışılmıştır. Sorunun çözümü için çok amaçlı bir karmatamsayılı matematiksel model önerilmiştir. Modelin ilk amacı, hammadde öncelikkatsayılarını göz önünde bulundurarak hammaddeleri raflara atayarak, iki depove dört fabrika arasındaki taşıma mesafesini en aza indirmek; ikincisi ise budepolarda kullanılan raf miktarını en aza indirmektir. Problem NP-Zor olaraksınıflandırıldığı için, matematiksel modele ek olarak, büyük ölçekliproblemleri çözmek için de bir sezgisel algoritma geliştirilmiştir. Bu sezgiselçözüm algoritmasını temel alan, kullanıcı dostu arayüze sahip bir karar desteksistemi (KDS) önerilmiştir. Önerilen KDS' nin yardımıyla, depoların dahaverimli kullanılması ve hammaddelerin sistematik olarak depolanmasısağlanmıştır. Bu şekilde, toplam nakliye maliyeti fabrikada yaklaşık % 61oranında azaltılmıştır., One of the most important elementsof the supply chain is the warehouses. Effective warehouse layout reduces deliverytime to the customer and the cost of storage. In this study, warehouse layout problemin a ceramic factory with multiple warehouses and heterogeneous raw materialsis discussed. For the solution of the problem, a multi-objective mixed integermathematical model is proposed. The first aim of the model is to assign the rawmaterials to the shelves considering the raw material priority coefficients byminimizing the transportation distance between two warehouses and fourfactories and the second one is minimizing amount of shelf used in these warehouses.As the problem is classified as NP-Hard, in addition to the mathematical model,a heuristic algorithm has beenalso developed to solve large-scale problems. Based on this heuristic, adecision support system (DSS) with a user-friendly interface has been proposedfor the engineers in the factory. By the help of proposed DSS, more efficientuse of warehouses and systematic storage of items have been provided. In this manner, total transportation cost is decreasedapproximately 61% in the factory.

This study presents a newly developed mixed-integer mathematical model for university course-room-time assignment problem. Optimal results with no soft constraint violations are obtained for some type of problem instances. As problem complexity increases it becomes more difficult to find feasible solution for this problem in a reasonable time. Therefore, a heuristic approach is often needed for such problems. In this study, a random key based genetic algorithm (RKGA) is developed. RKGA encoding is used in order to encode the chromosomes with a length of just the number of courses and not to use problem specific genetic operators and/or repair mechanisms. Well-known problem instances from the literature are selected to evaluate the outcome. The performance of RKGA is competitive to that of other algorithms especially for big size problems., Bu çalışmada üniversite ders-derslik-zaman dilimi atama problemi için yeni bir karma tam sayılı matematiksel model önerilmiştir. Geliştirilen karma tam sayılı matematiksel model ile literatürde yer alan test problemleri çözdürülmüş ve bir kısmı için tüm esnek kısıtlar sağlanarak en iyi çözüm elde edilmiştir. Problem karmaşıklığı arttıkça makul sürelerde uygun çözüm bulmak zorlaştığından, bu tür problemlerin çözümü için sezgisel bir yaklaşıma ihtiyaç duyulmaktadır. Çalışmada, rassal anahtar temelli bir genetik algoritma (RKGA) geliştirilmiştir. Probleme özgü özel genetik operatörler ve/veya onarma mekanizmaları kullanmamak için sadece ders sayısı uzunluğundaki kromozomları kodlamak için RKGA kodlaması kullanılmıştır. Çıktılarındeğerlendirilmesi için literatürde iyi bilinen test problemleri seçilmiştir. Özellikle büyük boyutlu problemlerde RKGA’nın performansının diğer algoritmalar ile rekabet edebilir düzeyde olduğu görülmüştür.

Bu çalışmada, üniversitelerde bir eğitim döneminde en az iki defa karşılaşılan bir eğitimsel zaman çizelgeleme problemi için kaliteli çözümlerin elde edilmesi amacıyla, çok amaçlı 0-1 tamsayılı bir matematiksel model sunulmuştur. Faaliyetlerin (ders) kaynaklara (derslik-zaman) atandığı ders-derslik-zaman çizelgeleme problemi kısıt ve değişken sayıları açısından büyük boyutlu bir problemdir. Bu problemin çözümü, yoğun iş gücü ve kaynak gerektirmektedir. Dolayısıyla, eğitim kurumları açısından önemli olduğu kadar, zor da bir problemdir. Temel atama kısıtlarının yanı sıra, kurumdan kuruma değişmekle birlikte, her problemin kendine özgü kısıt ve amaç fonksiyonları bulunmaktadır. Çalışmada, çok ölçütlü bir karar verme modeli ile kullanıcı tercih ve istekleri de dikkate alınarak geliştirilen matematiksel model, Anadolu Üniversitesi bünyesinde bir bölüme ait veriler ile ağırlıklı toplam skalerleştirme yöntemi kullanılarak çözdürüldüğünde, kabul edilebilir bir sürede en iyi çözüme ulaşılmıştır. Elde edilen çizelge mevcut çizelge ile karşılaştırıldığında, önerilen sistemin öğrenciler, öğretim üyeleri ve kaynak kullanımı açısından genel performansı arttırıcı yönde iyi sonuç verdiği görülmüştür., In this study, a multi objective 0-1 integer mathematical model is proposed for the purpose of obtaining high-quality solutions to an educational timetabling problem faced a few times in each term in the universities. The course-room-time slot scheduling problem which assigns events (course) to resources (room-time slot) is a big dimensional problem based on the number of constraints and variables. The solution to this problem requires intensive labor and resources. Thus, the problem is important for educational institutions, and also is a difficult problem. Beside the main assignment constraints, each of them has its own specific constraint and objectives changing from one institution to another. The mathematical model which is developed by considering the user preferences with a multi criteria decision making model was experimented by using the data of a department in Anadolu University. During the solution step, the weighted sum scalarization method is used and it is seen that the mathematical model found the optimal solution within a reasonable time. The outcome is compared with the current schedule. The proposed approach gives better solutions will increase overall performance of the educational systems from the point of students and instructors.&nbsp

Bu çalışmada ilk evrede; üniversitelerde karşılaşılan çok amaçlı eğitimsel zaman çizelgeleme problemlerinin önemli ve olabildiğince çok bileşeni içeren üç türü için kaliteli çözümler veren yöntemlerin geliştirilmesi amacıyla, üç yeni çok amaçlı karma tamsayılı matematiksel model ve iki yeni genetik algoritma sunulmuştur. Faaliyetlerin (ders) kaynaklara (derslik-zaman) atandığı ders-derslik-zaman çizelgeleme problemi (birinci problem) için geliştirilen karma tam sayılı matematiksel model ile literatürde yer alan test problemleri çözdürülmüş ve bir kısmı için en iyi çözüm elde edilmiştir. Büyük boyutlu problemlerin çözümüne hızlı bir şekilde ulaşma ihtiyacı ile bu problem için rassal anahtar temelli bir genetik algoritma da (RKGA) geliştirilmiştir. Ayrıca, problemin çok amaçlı yapısı nedeniyle RKGA'nın uyum değerinin hesaplanması aşamasında çok amaçlı bir GA olan NSGA-II algoritması RKGA'ya entegre edilmiştir. Çalışmada faaliyetlerin kaynaklara atandığı bir diğer problem olan sınav-derslik-zaman çizelgeleme problemi (ikinci problem) için geliştirilen karma tamsayılı matematiksel model gerçek bir problem için en iyi çözümü vermiştir. Bu problemlerin yanı sıra, literatürde diğer eğitimsel zaman çizelgeleme problemlerine nazaran çok az sayıda yer almış olan, bireylerin faaliyetlere atandığı gözetmen-sınav atama probleminin (üçüncü problem) çözümü için çok amaçlı bir karma tamsayılı matematiksel model geliştirilmiştir. Ayrıca, problemin daha sistematik ve gerçekçi bir şekilde ele alınabilmesi için problem parametreleri ve amaçların ağırlıklarını belirlemeye yönelik iki farklı çok ölçütlü model kurulmuştur. Çalışmanın son evresinde, ele alınan tüm problemlerin çözümü için web tabanlı bir karar destek sistemi (KDS) tasarlanmıştır. Hem kullanıcıların tercihlerinin toplandığı hem de ilgili problemler için veritabanına veri girişlerinin yapıldığı arayüzler ile yine ilgili problemin çözümü için gerekli model ve algoritmaların bulunduğu model tabanı KDS'de yer almaktadır. In the fist phase of this study, three new multiobjective mixed-integer mathematical models and two new genetic algorithms are proposed for the purpose of obtaining high-quality solutions to three types of multiobjective educational timetabling problems faced in the universities that containing important and as many as possible components. A mathematical model (first problem) is developed for course-room-timeslot scheduling problem that assigns events (course) to resources (room-timeslot). Optimum results are gained for some types of test problems. Also a random key based genetic algorithm is developed for the purpose of reaching big dimensional problems? solutions in a rapid way. Besides, a multi objective genetic algorithm NSGA-II is entegrated to RKGA becauseof the problem? multiobjective structure. An another event-resource assignment problem handeled in the study is exam-room-timeslot scheduling problem (second problem). A mixed integer mathematical model developed and the optimum soluiton isobtained for a real life problem. Invigilator assignment problem (third problem) that assigns individuals to events, relatively has not been well described and intensively worked yet as much as the other educational timetabling problems. A multi objective mixed integer modelis developed for the solution of this problem. Also,to handle the problem in a more systematic and realistic way, two different multi criteria models are developed to determine the parameters and the objective weights of the problem. A web based decision support system (DSS) is designed to solve all above problems. The user interfaces where the user preference and restrictions are collected and where the related data enteries are done, and the model base where the related models and algorithms for solving the problems are located in the DSS. 238

Öğrenci sayılan eğitim sistemlerinin en değişken bileşenlerinden biri olduğundan, bu sayıların tahminleri zor ve önemli bir problemdir. Bu çalışmanın amacı, Anadolu Üniversitesi Açıköğretim Fakültesi'nde (AÖF) izleyen dönemlerde okuyacak öğrenci sayısının tahmin edilmesidir. Bu sayılar, ders kitaplarının planlama ve basım karan için önemlidir. Bu tahminleri yapmak için, sistemin dinamik ve olasılıklı yapışım dikkate almamız gerekmektedir. Bu nedenle, çalışmada sistemin bu yapışım ele alan benzetim teknikleri kullanılmıştır. Yükseköğretim sistemindeki dinamiklerin de AÖF 'deki öğrenci sayışım etkilediğini belirtmek amacıyla sistem dinamiği yaklaşımı kullanılmıştır. Öğrencilerin AÖF'deki hareketlerinin incelenmesinin ardından ders temelinde öğrenci sayısı tahmini için bir benzetim modeli kurulmuştur. Model sonuçlarının doğruluk ve geçerlilik analizleri, geliştirilen bu modelin yapılacak tahmin çalışmalarında kullanılabileceğini göstermektedir. Anahtar Kelimeler: Benzetim, Sistem Dinamiği, Tahminleme Forecasting number of students in education systems is a difficult and essential problem because of the fact that the number of students is one of the most volatile components of these systems. The aim of this study is forecasting the number of students that will be in the following education terms in Anadolu University Distance Education Faculty (AÖF). These numbers are important in planning and printing decisions of the books of the lessons. In order to make those predictions, we need to consider the dynamic and probabilistic structure of the system. So, in this study simulation techniques are used that consider this structure of the system. System dynamics technique is used for deterniining the fact that the dynamics of the higher education system also affects the AÖF education system. After the investigation of the students' movement in AÖF education system, a simulation model for prediction of the number of students per lessons. Validity and verification analysis of the model results show that our model can be used for those predictions. Keywords: Simulation, System Dynamics, Forecasting 91