alierenekinci / SoforAtama

Driver Assignment WebUi

SoforAtama Driver Assignment Project

Bu proje Karadeniz Teknik Üniversitesi İstatistik Ve Bilgisayar Bilimleri 4. Sınıf Bitirme Tezi ve Seminer 1,2 dersleri kapsamında çalıştım.

Katkı Sağlayanlar

• Ali Eren Ekinci (Proje Sahibi)
• Gülnur Ögür (Proje Sahibi)
• Dr. Öğr. Üyesi Tolga Berber (Danışman)
• Arş. Gör. Beyzanur Siyah (Danışman)

Özet

Belediye ve işletmelerin çalışanlarına eşit vardiya ataması önemli sorunlardan birisidir.

Bu optimizasyon problemini Hedef Programlama tekniğini kullanarak Python ile Google'nın geliştirdiği OR-TOOLS aracı ile çözümünü yaptım.

Problem

Bir atama probleminde işlerin makinelere dağıtımı, kişilerin işlere tayini, satış personelinin satış bölgelerine dağıtımı vb. yapılır.

Atama modeli aslında kaynakları işçiler, hedefleri de işler olan özel bir ulaştırma modelidir. Kaynakların sayısının hedeflerin sayısına eşit olması gerekir.

Kurulum

Gereklilikler

1. Docker
2. Python
3. node.js
4. yarn

PostgreSQL sunucusunun kurulumu

İlk olarak ana klasörde docker ile veritabanı sunucusunu kurabilmek adına docker ile kurunuz.

docker-compose up -d

Pgadmin ile PostgreSQL tablolarını takip edebilirsiniz

docker-compose.yml gözüktüğü gibi pgadmin için oluşturulan email [e-mail] ve şifre olarak ise 123456 oluşturuldu. http://localhost:82 giderek giriş yapınız.

Daha sora aşağıdaki fotografalara bakarak serveri ekleyebilirsiniz.

Back-End Sunucusunun Kurulumu

Yeni sekmede terminal açıp backend için env oluşturup gerekli kütüphaneleri yükleyelim.

cd backend
python -m venv .backend
.backend/Scripts/activate
pip install -r requirements.txt

Eğer değiştirtiyseniz backend/.env dosyasını düzenleyin.

DB_URL = postgresql://postgres:123456@localhost:5432/postgres

Flask SQLAlchemy ile oluşturulan veritabanını oluşturduğumuz sunucuyla eşitle.

flask db upgrade

Back-End sunucunu çalıştıralım.

flask --app app run

Front-End Sunucusunun Kurulumu

Yeni bir adet daha terminal açıp aşağıdaki komutla gerekli kütüphaneleri kurunuz.

cd frontend
yarn

Front-end sunucusunu çalıştırınız.

yarn run vite

Optimizasyon Sunucusunun Kurulumu

Aşağıdaki kodlar ile bir adet env oluşturup gerekli kütüphaneleri yükleyin.

cd optimizationServer
python -m venv .optimization
.optimization/Scripts/activate
pip install -r requirements.txt

python DriverAssignmentServer.py

Vscode daki split özelliğini kullanarak başlatabilirsiniz.