Öğrenme Etkisi Altında İş Reddetmeli Tek Makine Çizelgeleme Problemlerinde Maksimum Tamamlanma Zamanı En Küçüklenmesi

Klasikçizelgeleme problemlerinde işlerin işlem sürelerinin sabit olduğu varsayılır.Ancak gerçek hayat problemlerinde işlerin sürekli yapılması ile işlerin işlemsüreleri kısalabilmektedir. Buna literatürde “öğrenme etkisi” denilmektedir. Buöğrenme etkileri farklı şekillerdedir. Bizim çalışmamızda doğrusal öğrenmeetkisi kullanılmıştır. İş reddetme işlerin içeride işlenmeyip, dışarıda üretilmesişeklinde tanımlanabilir, yani fason üretim şeklinde de ifade edilebilir. İşreddetme durumunda işin reddedilmesinden dolayı reddetme maliyeti oluşmaktadır.Bir iş ya kabul edilir içeride üretilir, ya da reddedilir reddetme maliyetinekatlanılır. Çalışmamızda tek makine çizelgeleme probleminde maksimum tamamlanmazamanı ve iş reddetme maliyetinin en küçüklenmesi amaçlanmıştır. Probleminmatematiksel modeli oluşturulmuş, on beş iş için örnek bir problem tanımlanmışve çözülmüştür. Problem çözümünde Lingo programı kullanılmıştır.&nbsp;</p

Öğrenme Etkisi Altında İş Reddetmeli Tek Makine Çizelgeleme Problemlerinde Toplam Tamamlanma Zamanı En Küçüklenmesi

Klasikçizelgeleme problemlerinde işlerin işlem sürelerinin sabit olduğu varsayılır.Ancak gerçek hayat problemlerinde işlerin sürekli yapılması ile işlerin işlemsüreleri kısalabilmektedir. Buna literatürde “öğrenme etkisi” denilmektedir. Buöğrenme etkileri farklı şekillerdedir. Bizim çalışmamızda doğrusal öğrenmeetkisi kullanılmıştır. İş reddetme işlerin içeride işlenmeyip, dışarıda üretilmesişeklinde tanımlanabilir, yani fason üretim şeklinde de ifade edilebilir. İşreddetme durumunda işin reddedilmesinden dolayı reddetme maliyeti oluşmaktadır.Bir iş ya kabul edilir içeride üretilir, ya da reddedilir reddetme maliyetinekatlanılır. Çalışmamızda tek makine çizelgeleme probleminde toplam tamamlanmazamanı ve iş reddetme maliyetinin en küçüklenmesi amaçlanmıştır. Probleminispatı sunulmuş, on beş iş için örnek bir problem tanımlanmış ve çözülmüştür.Problem çözümünde Lingo programı kullanılmıştır.&nbsp;</p

POZİSYON TABANLI ÖĞRENME VE DOĞRUSAL OLMAYAN BOZULMA ETKİSİ ALTINDA İŞ REDDETMELİ TEK MAKİNE ÇİZELGELEME PROBLEMİ

Klasik çizelgeleme problemlerinde işlerin işlem sürelerinin sabit olduğu varsayılır ancak gerçekhayat problemlerinde işler öğrenme ve bozulma etkileri altında iken işlem süreleri değişebilmektedir.Ayrıca işlerin işlem sürelerinin fazla olması, üretim ve sabit giderlerin yüksek olması, ekipman veişgücü yetersizliği gibi sebeplerden dolayı işletmeler ürünlerin işletme içerisinde üretilmemesiniisteyebilir. Ürünler dışarıda üretildiğinde bu durum, işletmelere fason maliyeti olarak yansımaktadır.Çalışmamızda, pozisyon tabanlı öğrenme ve doğrusal olmayan bozulma etkisi altında iş reddetmeli tekmakineli çizelgeleme problemleri ele alınmıştır. Maksimum tamamlanma zamanı ve reddetme maliyetiminimizasyonu; toplam tamamlanma zamanı ve reddetme maliyeti minimizasyonu olmak üzere ikifarklı amaç fonksiyonu ele alınmış, matematiksel programlama ile problemin atama problemi olarakçözülebileceği gösterilmiş, modeller LINGO programı ile çözülmüştür. Bunun yanında maksimumtamamlanma zamanı minimizasyonu probleminin kabul edilen işlerin işlem süresine göre azalan sıradasıralandığında optimum çizelgenin elde edileceği ispatlanmıştır. Bununla birlikte toplam tamamlanmazamanı minimizasyonu probleminin kabul edilen işlerin işlem süresine göre artan sırada sıralandığındaoptimum çizelgenin elde edileceği ispatlanmıştır. İki farklı öğrenme oranı, iki farklı bozulma oranı ve ikifarklı doğrusal olmayan bozulma oranı için ele alınan çizelgeleme problemleri çözülmüştür.&nbsp;Jobs processing times are constant in classical scheduling problems but in real life problems, jobsprocessing times can vary because of learning and deterioration effects. Managers may also want toensure that do not produce products within the companies due to reasons such as excessive processingtimes, high production costs and fixed costs, equipment and labor shortages. If they want to do jobsoutside the companies, they face with outsource cost. In this study, we consider single machinescheduling problem with job rejection under position-dependent learning and nonlinear deteriorationeffect. There are two scheduling problems with different objective functions. They base on minimizationof makespan and minimization of total completion time. It is pointed out that the problem can be solveas assignment problem. For this purpose, a mathematical model is constructed and solved by LINGO. Itis proved that for this minimization of makespan objective function, optimum schedule can be obtainedwhen the accepted jobs are scheduled decreasing order according to the accepted jobs’ processing times.Furthermore it is proved that for this minimization of total completion time objective function, optimum&nbsp;schedule can be obtained when the accepted jobs are scheduled increasing order according to theaccepted jobs’ processing times. The scheduling problems under study are solved for two differentlearning rates, two different deterioration rates and two different nonlinear deterioration rates.</p

COVID-19 prevalence forecasting using Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) and Artificial Neural Networks (ANN): Case of Turkey

A local outbreak of unknown pneumonia was detected in Wuhan (Hubei, China) in December 2019. It is determined to be caused by a severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-COV-2) and called COVID-19 by scientists. The outbreak has since spread all over the world with a total of 120,815,512 cases and 2,673,308 deaths as of 16 March 2021. The health systems in the world collapsed in many countries due to the pandemic and many countries were negatively affected in the social life. In such situations, it is very important to predict the load that will occur in the health system of a country. In this study, the COVID-19 prevalence of Turkey is inspected. The infected cases, the number of deaths, and the recovered cases are predicted with Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) and Artificial Neural Networks (ANN) in Turkey. The techniques are compared in terms of correlation coefficient and mean square error (MSE). The results showed that the used techniques used are very successful in the estimation of prevalence in Turkey. (c) 2021 Published by Elsevier Ltd on behalf of King Saud Bin Abdulaziz University for Health Sciences. This is an open access article under the CC BY-NC-ND license (http://creativecommons.org/licenses/bync-nd/4.0/)