Havayolu ekip rotasyon optimizasyonu için genetik algoritma kullanımı
| dc.authorid | 0000-0002-0292-4210 | en_US |
| dc.authorid | 0000-0002-8098-3611 | en_US |
| dc.contributor.author | Az, Mücahit Taha | |
| dc.contributor.author | Ayvaz, Berk | |
| dc.date.accessioned | 2022-12-30T11:07:28Z | |
| dc.date.available | 2022-12-30T11:07:28Z | |
| dc.date.issued | 2022 | en_US |
| dc.department | Enstitüler, Fen Bilimleri Enstitüsü, Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı | en_US |
| dc.description.abstract | Bu çalışmada, havayolu şirketlerinin en büyük gider kalemlerinden biri olan ekip planlama konusu ve bu sürecin ilk adımı olan ekip rotasyonlarının üretimi için genetik algoritmalar ile bir optimizasyon algoritmasının geliştirilmesi ele alınmıştır. Ekip planlama konusu havayolu şirketlerinin yakıt maliyetlerinden sonraki en büyük gider kalemidir. Ayrıca bu konu havacılık kanun ve yönetmeliklerinde yer alan kısıtlardan dolayı personellerin kullanım oranını da etkilediğinden şirketlerin bünyesinde yer alan personellerin verimli kullanımı da ekip planlaması yapılırken etkilenen önemli bir parametredir. Çalışmada ekip rotasyonu optimizasyonu konusunda literatürdeki çalışmalar incelenmiş ve pas uçuş sayısının azaltılmasıyla maliyetin minimize edilmesi konusunda geliştirilmeler yapılmıştır. Çalışmada literatürde var olan genetik algoritma operatörleri geliştirilerek daha optimize sonuçlar elde edilmiştir. Daha önce bu konuda hazırlanmış olan çözümlerin sonuçları ile karşılaştırmalar yapılmış ve değerlendirilmiştir. | en_US |
| dc.description.abstract | In this study, it is addressed the airline crew scheduling problem which is one of the biggest cost elements for airline companies and to develop a new method with genetic algorithms to generate crew pairings which is the first part of airline crew scheduling with better optimization. Crew scheduling topic is the biggest cost element for the airline companies after the fuel costs. Also this topic relates to worker effiency parameter,which is one of the most important parameters for airline companies,due to it’s constraints about worker usage which are written on civil aviation laws. In this study, previous works about crew pairing optimization examined and upgrades developed for the cost reduction with minimizing the number of deadhead flights. Genetic algorithm operators existing in the previous studies have been upgraded and better results provided with new improved operators. Methods and the results were compared with the previous work about the topic. | en_US |
| dc.identifier.doi | 10.55071/ticaretfbd.1109524 | en_US |
| dc.identifier.endpage | 210 | en_US |
| dc.identifier.issue | 42 | en_US |
| dc.identifier.startpage | 194 | en_US |
| dc.identifier.trdizinid | 1145662 | en_US |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11467/5956 | |
| dc.identifier.uri | https://doi.org/10.55071/ticaretfbd.1109524 | |
| dc.identifier.volume | 21 | en_US |
| dc.indekslendigikaynak | TR-Dizin | en_US |
| dc.language.iso | tr | en_US |
| dc.publisher | İstanbul Ticaret Üniversitesi | en_US |
| dc.relation.ispartof | İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi | en_US |
| dc.relation.publicationcategory | Makale - Uluslararası Hakemli Dergi - İdari Personel ve Öğrenci | en_US |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
| dc.subject | Havayolu ekip planlama, ekip rotasyonu, genetik algoritmalar, optimizasyon, sezgisel metotlar. | en_US |
| dc.subject | Airline crew scheduling, crew pairing, genetic algorithms, optimization, heuristic methods. | en_US |
| dc.title | Havayolu ekip rotasyon optimizasyonu için genetik algoritma kullanımı | en_US |
| dc.title.alternative | GENETIC ALGORITHM APPLICATION FOR CREW PAIR OPTIMIZATION IN AIRLINE CREW PLANNING | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
