İnşaat risk yönetimi için genetik algoritma tabanlı bir yapay sinir ağı modeli
An artificial neural network model based on genetic algorithm for construction risk management
Yazar: MEHMET ALP AYTEKİN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ERSİN NAMLI
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Genetik algoritmalar = Genetic algorithms ; Hücresel yapay sinir ağları = Cellular artificial neural networks

Özet:
Rekabetin yüksek olduğu ve hızla değişen koşulların olduğu günümüz şartlarında piyasada yer alan firmaların bu değişkenliğe optimum sürede uyum sağlayabilmesi, mevcut durumunun korunması ve pazar payının arttırılmasında kritik önem arz etmektedir. Bu durumlar dikkate alındığında inşaat firmaları da dahil olmak üzere proje bazlı çalışan firmaların etkin bir proje yönetim anlayışı geliştirmesi ve geliştirilen bu anlayışın uygulamaya geçirilmesi gerekir.
Bir projeye başlamadan önce geçmişteki bilgi birikimine dayanılarak proje risklerinin belirlenmesi, doğabilecek olumsuz durumların sonuçları karşısında firmanın hazırlıklı olmasını sağlayacaktır.  
İyi bir proje yönetimi, kısıtlı kaynakların yani insan gücü, zaman ve maliyet gibi unsurların koordinasyonuna ek olarak riskli olayların, risk olasılıklarının gerçek yaşamdaki koşullara en yakın şekilde tahmin ve analizlerinin yapılarak yönetilmesine ihtiyaç duyar. Proje risk analizi sürecinin etki bir biçimde takip ve kontrol edilmesi, riskli olayların doğru seçilmesi, firmaların yürütmekte veya yürütecekleri projelerde var olan durumlarını analiz etmelerine ve böylece proje sırasında meydana gelebilecek olumsuz durumlara karşı gerekli önlemleri önceden belirlemelerine katkı sağlayacaktır. Bu sayede olumsuz olayların maddi etkilerinden minimum düzeyde etkileneceklerdir.
Hayata geçirilmek istenen projelerin veya hali hazırda yürütülmekte olan projelerin tamamlanması ön görülen hedef maliyeti doğru tahmin etmek, firmaların kısıtlı kaynaklarının ve firmanın bir proje için ayırdığı bütçenin verimli kullanılması bakımından oldukça önem arz eder. Projenin, önceden planlanan iş paketleri takvimlerine uyularak tamamlanabilmesi firmaların hem rekabetçi gücünün artmasına olanak sağlayacak hem de yapılan bu risk analizleri firmanın sonraki dönemlerdeki projeler için bilgi birikimi oluşturulmasını sağlayacaktır.
Bu tez çalışmasında, inşaat konut projeleri için "inşaat risk yönetimi için genetik algoritma tabanlı bir yapay sinir ağı modeli" oluşturmak amaçlanmıştır. Oluşturulan modelde, konut inşaatlarının yapımında yapay sinir ağı ve genetik algoritmalar kullanılarak meydana gelebilecek risklerin analizi, bu risklere karşı alınabilecek önlem maliyetleri, önlem maliyetleri alınmadan önceki ve önlem maliyeti alındıktan sonraki sonuçlar ile firmaların doğabilecek olumsuz durumlara karşı ön görülü olarak hareket edebilmesi amaçlanmıştır.

Abstract:
In today's conditions where competition is high and rapidly changing conditions, it is critical for companies in the market to adapt to this variability in an optimum time, to maintain their current situation and increase their market share. When these situations are taken into consideration, project-based firms, including construction companies, should develop an effective project management understanding and this developed understanding should be put into practice.
Determining the project risks based on past knowledge before starting a project will ensure that the company is prepared against the consequences of negative situations that may arise.
Good project management requires the management of risky events by estimating and analyzing the risk probabilities as close to real-life conditions in addition to the coordination of limited resources, namely manpower, time and cost. Effectively monitoring and controlling the project risk analysis process, selecting the risky events correctly, will help companies analyze their current situation in the projects they are conducting or will carry out and thus determine the necessary precautions in advance against the negative situations that may occur during the project. In this way, they will be affected to a minimum by the material effects of adverse events.Summary text.
Accurate estimation of the target cost, which is expected to be completed by the projects that are intended to be implemented or the projects currently being carried out, is very important for the efficient use of the limited resources of the companies and the budget allocated by the company for a project. Completion of the project in accordance with the schedules of the planned work packages will enable the companies to increase their competitive power and these risk analyzes will ensure the accumulation of knowledge for the projects in the future periods.
In this thesis, it is aimed to create an artificial neural network model based on genetic algorithm for construction risk management for construction housing projects. In this model, it is aimed to analyze the risks that may occur by using artificial neural network and genetic algorithms in the construction of housing constructions, preventive costs to be taken against these risks, the results before and after the precautionary costs are taken and the companies to act as a foresight against the negative situations that may arise.