Genetik algoritma kullanılarak proje yönetimi kaynak dengeleme problemlerinin çözülmesi
Solving project management resource leveling problems using genetic algorithm
Yazar: MERVE BULUT
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEDAT SEMİH ÇAĞLAYAN
Sakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Genetik algoritmalar = Genetic algorithms ; Kaynak dengelenmesi = Resource balance ; Kritik yol yöntemi = Critical path method ; Optimizasyon = Optimization ; İnşaat projeleri = Construction projects

Özet:
İnşaat projeleri birden fazla meslek disiplini gerektiren alanlarla birlikte çalışarak proje sürecini tamamlaması gerekmektedir. Projelerin başarıyla sonuçlanması için proje yönetim tekniklerine başvurulması kaçınılmazdır. İnşaat projelerinin karmaşık yapısı gereği planlanan süreden çok daha uzun sürede tamamlanması evrensel bir sorundur. Projenin planlanan süreden geç tamamlanması inşaat projelerinin başarısızlıkla sonuçlanmasına sebep olmaktadır veya proje performansını ciddi anlamda olumsuz yönde etkileyip maddi zararlara yol açmaktadır. Günümüze gelişerek gelmiş proje yönetim teknikleri ve teknolojinin sunduğu büyük bir kolaylık olan bilgisayar programlarına rağmen inşaat projeleri hala proje sürecinde gecikmeler, düşük performans, üretkenlikte azalma gibi çoğu sorunla her defasında karşılaşmaktadır.
Tez çalışmasında inşaat proje yönetiminde kullanılan kaynak dengeleme problemlerinin inşaat proje yönetimlerinde kullanımı neredeyse rastlanmayan genetik algoritma yöntemiyle çözülmesi amaçlanmıştır. Kaynak dengeleme proje planlamayı daha kaliteli hale getirmektedir. Kaynak dengeleme problemlerinin geleneksel yöntemlerle çözümü somut bir sonuç vermediğinden ve çok uzun süreçlerde çözüm sağlanabildiğinden optimizasyona ihtiyaç duyulmaktadır. Bu sorunu ortadan kaldırmak amacıyla bu çalışmada kaynak dengeleme problemlerini sezgisel optimizasyon yöntemlerinden genetik algoritmayla çözmek amaçlanmıştır. Bu tez çalışmasında genetik algoritmayla çözülmesi amaçlanan projelerde kısıtlı kaynaklar kullanılarak optimizasyon gerçekleştirilmiştir. Temel amaç, proje süresini minimum seviyede tutarak kısıtlı kaynaklar altında kaynak dengelemesinin yapılmasıdır. 
Tez çalışmasındaki örnek proje geleneksel proje yöntemlerinde en sık kullanılan "Kritik Yol Metodu (Critical Path Method - CPM)" ile çözümlenip proje süresi elde edilmiştir. Geleneksel yöntemlerden farklı ve yeni olarak bu çalışmada CPM'de olmayan bir teknik eklenmiş ve bazı aktivitelerin ötelenerek projenin optimizasyonu sağlanmıştır. Öteleme işleminden sonra yeni proje süresi önce geleneksel yöntemlerle elde edilmiştir. Daha sonra ise aynı proje genetik algoritma yöntemi kullanılarak kısıtla kaynaklar altında Matlab programında çözümlenmiştir. Elde edilen sonucun doğruluğu karşılaştırılıp onaylanmıştır. Genetik algoritma ile bilgisayar programında optimizasyon yapılması geleneksel yöntemlerden çok daha hızlı, güvenilir ve en optimum sonucu verdiği gözlemlenmiştir.

Abstract:
Since construction projects need to complete the project process by working with fields that require more than one professional discipline, it is inevitable to apply project management techniques for the successful conclusion of the projects. Due to the complex nature of construction projects, it is a universal problem that they are completed in a much longer time than planned. Completion of the project after the planned time causes the construction projects to fail or seriously affects the performance of the project and causes financial losses. Despite the advanced project management techniques and computer programs, which are a great convenience provided by technology, construction projects still face many problems such as delays in the project process, poor performance, and decrease in productivity.
In this thesis, it is aimed to solve the resource leveling problems used in construction project management with the genetic algorithm method, which is almost not used in the construction project management. Resource leveling makes project planning better. Optimization is needed since the solution of resource leveling problems with traditional methods does not give a concrete result and can be solved in very long processes. In order to eliminate this problem, in this study, it is aimed to solve resource leveling problems with genetic algorithm, one of the heuristic optimization methods. In this thesis, optimization was carried out using limited resources in the projects aimed to be solved by genetic algorithm. The main purpose is to balance the resources under limited resources by keeping the project duration to a minimum.
The sample project in the thesis study was analyzed with the "Critical Path Method (CPM)", which is the most frequently used in traditional project methods, and the project duration was obtained. Different from the traditional methods and new, a technique that is not in the Critical Path Method has been added in this study and the optimization of the project has been achieved by postponing some activities. After the offset process, the new project duration was first obtained by traditional methods. Then, the same project was solved in Matlab program under limited resources using genetic algorithm method. The accuracy of the obtained result was compared and confirmed. It has been observed that optimization in the computer program with the genetic algorithm gives much faster, more reliable and optimum results than traditional methods.