Menu planning through multiobjective programming: An application in the Turkish army

Abstract

ÖZET Bu çalışma Türk ordusundaki askeri öğrenciler için mönü hazırlamakla ilgilidir. Bu maksatla, mönü planlamaya etki eden faktörlerin ve mönü hazırlama kuralarının hemen hemen tamamını dikkate alan bir çok amaçlı programlama modeli kurulmuştur. Bu model üç amaç içermektedir: (1) planlanan dönem içindeki mönünün toplam maliyetini minimize etmek, (2) planlanan dönem içindeki beslenen grubun mönüye ait tercih değerlerini maksimize etmek ve (3) planlanan dönem içindeki mönünün enerji muhteviyatını maksimize etmek. Bu model ordunun bir biriminde uygulanmıştır. Bu model çözüm- üretme tekniklerinden biri olan kısıt yöntemi kullanılarak çözümlenmiştir. İlk önce sonuç tablosu her bir amacı ayrı ayrı optimize ederek oluşturulmuştur. Daha sonra, bir amaç optimize edilirken diğer tüm amaçlar bir değer alıp kısıt olarak modele ilave edilmiş ve baskın çözümler elde edilmiştir. En son olarak, karar verici bu baskın çözümler arasından en iyi uzlaştırıcı çözümü seçmiştir. Uygulama sonunda, karar vericiye baskın çözümlerin ve bu çözümlere ait takas değerlerinin sunulması, karar verme işlemini tek amaçlı programlama yaklaşımına kıyasla daha kolay ve etkin bir hale getirdiği gözlemlenmiştir. Ayrıca bu takdim, karar vericinin gerçekçi olmayan ve uygulanması zor olan kararlar vermesini engellemiştir. ıx

ABSTRACT This study is about preparation of a menu for military students in the Turkish army. With this intention, a multiobjective programming model was constructed that considered almost all the factors that affect menu planning and the menu preparation rules. This model contains three objectives: (1) minimization of the total cost of the menu in the planning period, (2) maximization of the overall preference value of the group for the menu in the planning period and (3) maximization of the energy content of the menu in the planning period. This model was applied in one unit of the army. It was solved by using constraint method which is one of the generating techniques. First payoff table was constructed by optimizing each objective individually. Then noninferior solutions were identified by optimizing one objective while all the others were constrained to some value. Finally, the decision maker chose the best compromise solution among these noninferior solutions. After the application, it was observed that the presentation of the noninferior solutions and their shadow prices to the decision maker had made decision making process much more easier and effective as compared to the single objective programming approach. This presentation also prevented the decision maker from giving unrealistic and impractical decisions. Vlll