Hizmet sunumunun etkin bir şekilde gerçekleştirilmesi için insan kaynağının yönetilmesi adına yapılan çalışmalardan birisi işgücü çizelgelerinin oluşturulmasıdır. Bu kapsamda özellikle sağlık personelinin çoğunluğunu oluşturması açısından hemşire çizelgelerinin hazırlanması ön plana çıkmaktadır. Hemşire Çizelgeleme Problemleri (HÇP), hemşireler için uygun bir çizelgenin oluşturulmasında karar vermeyi sağlayan ve bunu yaparken de yasal düzenlemeler, hemşire tercihleri, hastane politikaları ve ihtiyaçları gibi sistem kısıtlarını göz önünde bulunduran çözümü oldukça zor karmaşık optimizasyon problemleridir. Problemin çözülmesi için literatürde kesin çözüm algoritmaları, sezgisel ve metasezgisel yöntemlerin kullanıldığı pek çok çalışma bulunmaktadır. Özellikle büyük boyutlu problemlerde deterministik yöntemler çözüme ulaşmada çok fazla zaman ve maliyet gerektirebileceğinden gözler sezgisel ve metasezgisel yöntemlere çevrilmiştir. Yapılan tez çalışmasının ilk aşamasında literatürde yer alan bir veri seti için son zamanlarda gelişim gösteren ve pek çok probleme uyarlanabilen Harmoni Arama Algoritması (HAA) uygulanmış ve sonuçlar aynı veri setine uygulanan diğer sezgisel yöntemlerle karşılaştırılarak algoritmanın performansı değerlendirilmiştir. Değerlendirme sonucunda klasik HAA'nın performansı diğer sezgisel yöntemlerle kıyaslandığında yetersiz bulunmuştur. Çalışmanın ikinci aşamasında ise HAA için literatürde önerilen yeni yaklaşımlar göz önüne alınarak bu yaklaşımların algoritmanın performansı üzerindeki etkileri araştırılmış ve algoritmanın performansı iyileştirilmeye çalışılmıştır. Elde edilen sonuçlar ile HÇP için geliştirilen ve paralel HAA olarak adlandırılan bu algoritmanın etkin bir şekilde kullanılabileceği belirlenmiştir.
One of the researches made on behalf of the management of human resources for the effective implementation of service delivery is the creation of personnel schedules. In this context, especially in terms of creating the majority of health care systems, creating nurse schedules comes to the fore. Nurse scheduling problem (NSP) provides a decision in the creation of an appropriate schedule for nurses, and in doing so, takes the system constraints such as legal regulations, nurses' preferences, hospital policies and requirements into account, which are complex optimization problems quite difficult to solve. There are many studies in the literature which uses exact solution algorithms, heuristics and metaheuristics approaches. Especially in large scale problems, deterministic methods may be required too much time and cost to reach solution, so heuristic and metaheuristic approaches come to the fore instead of exact methods. In the first phase of the thesis work, Harmony Search Algorithm (HSA), which can be adapted to many problems and showed progress recently, was applied on a dataset in the literature and algorithm performance was evaluated by comparing the results with the other heuristics that were applied on the same dataset. As a result of the evaluations the performance of the Classical HSA was inadequate when compared to other heuristics. In the second phase of the study, by considering new approaches proposed by the literature for HSA, the effects of these approaches on the algorithm's performance were investigated and the target was to improve the performance of the algorithm. According to the results, it has been determined that the improved algorithm which is called as parallel HSA can be used effectively for nurse scheduling problems.
