Zaman-maliyet-kalite ödünleşim problemlerinin çözümünde baskın olmayan sıralma-II öğretme-öğrenme tabanlı optimizasyon'nun (NDSII-TLBO) kullanılması
Using non-dominated sorting-II teaching learning-based optimization (NDSII-TLBO) in solving time-cost-quality trade-off problems
Yazar: MOHAMMAD OWAIS MOHAMMADI
Danışman: PROF. DR. TAYFUN DEDE
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Metasezgiseller = Metaheuristics ; Sıralama = Ordering ; Ödünleşim problemleri = Trade-off problems

Özet:
Günümüz inşaat sektöründe tüm taraflar projeyi en kısa sürede, mümkün olan en düşük maliyetle ve mümkün olan en yüksek kalitede tamamlamaya çalışmaktadır. İnşaat projelerinde çok amaçlı optimizasyon konusunda pek çok araştırma yapılmıştır. Başlangıçta, çalışmalar zaman-maliyet dengesine odaklanmıştı. Son zamanlardaki çabalar, geleneksel zaman-maliyet ödünleşiminde güvenlik, kalite, kaynaklar, çevre, sürdürülebilirlik gibi daha fazla hedefi içermektedir. Bu çalışma, genel proje kalitesini en üst düzeye çıkarırken proje süresini ve maliyeti en aza indirmek için çok amaçlı işlevleri dikkate almaktadır. Öğretme-Öğrenme Tabanlı Optimizasyon (TLBO) sınıftaki bilgi aktarımından ilham alan popülasyon tabanlı bir optimizasyon algoritmasıdır. Baskın olmayan sıralama-II (NDSII), popülasyon çözümlerini bir çok çok amaçlı evrimsel algoritmanın seçim işleminde çok önemli olan Pareto baskınlık ilkesine göre sıralamak için kullanılır ve kalabalık mesafe
ölçümü, aynı sıradaki çözümlerin mükemmelliğini tanımlar. Bu çalışmada, zaman-maliyetkalite optimizasyon problemlerini optimize etmek için, NDS-II kavramı ve kalabalık mesafe hesaplama mekanizması, TLBO algoritması ile birleştirilmiştir. Birleştirilmiş model MATLAB programlama dilinde kodlanmıştır ve 7 ila 18 aktivite arasında boyutlandırılmış dört farklı zaman-maliyet-kalite vaka çalışmasına uygulanmıştır.

Anahtar Kelimeler: Zaman-maliyet-kalite ödünleşim problemleri, meta-sezgisel yöntemler, öğretme-öğrenme tabanlı optimizasyon (TLBO), baskın olmayan sıralama-II (NDS-II)

Abstract:
In today's construction industry, all parties strive to complete the project in the shortest amount of time, at the lowest possible cost, and with the highest possible quality. There has been a lot of research done on multi-objective optimization in construction projects. Initially, studies focused on time-cost trade-off, but recent efforts incorporate more objectives such as safety, quality, resources, environment, sustainability, etc., in traditional time-cost tradeoff. This study considers multi-objective functions to minimize total project time and total cost while maximizing overall project quality. Teaching Learning-Based Optimization (TLBO) is a population-based optimization algorithm inspired by the transmission of information in the classroom; Non-dominated sorting-II (NDS-II) is used to sort population solutions according to the Pareto dominance principle, which is crucial in the selection operation of many multi-objective evolutionary algorithms; and crowding distance measure describes the excellence of the solutions in the same rank. In this study, the NDS-II concept and the mechanism of crowding distance computation are incorporated with the TLBO algorithm to optimize time-cost-quality optimization problems. The incorporated model is coded in MATLAB and applied to four different time-cost-quality case studies sized from 7 to 18 activities. 

Keywords: Time-cost-quality trade-off problems, meta-heuristic methods, teaching learning-based optimization (TLBO), non-dominating sorting-II (NDS-II)