Kaynak kısıtlı proje çizelgeleme problemlerinin genetik algoritma yaklaşımıyla optimizasyonu
Project scheduling problems'soptimization with genetic algorithm approach
Yazar: ALİ HAYDAR BALKAYA
Danışman: YRD. DOÇ. DR. MEHMET AKSARAYLI
Dokuz Eylül Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı / Ekonometri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2011
Konu: Ekonometri = Econometrics
Dizin: Genetik algoritma tekniği = Genetic algorithm technique ; Genetik algoritmalar = Genetic algorithms ; Kaynak kısıtlı çizelgeleme = Resource constrained scheduling ; Optimizasyon = Optimization ; Proje çizelgeleme = Project scheduling ; Çizelgeleme = Scheduling

Özet:
Küreselleşme olgusunun tüm dünyada etkisini gösterdiği bu günlerde, zaman en önemli rekabet aracı haline gelmiştir. Kalite, estetik, maliyet ve miktar unsurlarına yönelik oluşan talep, bütün arz edenler tarafından benzer şekilde karşılanabilmektedir. Bu nedenle rekabetin var olduğu ortamlarda avantajı sağlamak amacıyla arz edenler zamanı optimize etmeye çalışmaktadır.Zamanı optimize etmeye yönelik olarak yapılan çalışmalar, kaynakların yetersizliği, işlemler arasındaki ilişki ve beklenen kalite gibi birçok farklı kısıt altında devam etmektedir. Konuya ilişkin yapılan birçok araştırmada; kısıtların, çözümler üzerindeki etkileri görülmüş ve bu nedenle probleme mahiyetini daha iyi ifade edebilecek yeni bir isim verilmiştir. Kaynak kısıtlı proje çizelgeleme yada kaynak kısıtlı projelerde optimizasyon olarak konu üzerinde birçok farklı araştırma yapılmıştır. Son zamanlarda problemin çözümüne yönelik olarak çalışan bilim insanları, ağırlıklı olarak ileri sezgisel yöntemlerden yararlanmaktadır.Bu çalışmada da problemin çözümüne yönelik olarak; ileri sezgisel yöntemlerden yararlanılacaktır. Çözüme kadar geçen süreçte öncelikle çizelgeleme, planlama ve proje gibi problemin temelini oluşturan kavramlara değinilecek, daha sonra problemin çözümüne yönelik olarak önerilmiş çözüm yöntemleri irdelenecektir. Çözüm yöntemleri incelendiğinde ileri sezgisel yöntemlerin, problemin mahiyetine en iyi uyumu sağladığı ve bu nedenle en iyi çözüm sonuçlarının bu yöntemlerle elde edilebileceği görülecektir. Genetik algoritmalar, yapay sinir ağları, karınca kolonisi, tabu arama gibi birçok farklı sezgisel yöntemin, probleme yönelik optimal sonuçlar verdiği yapılan bir çok farklı çalışmada görülmektedir.Anahtar Kelimeler: Çizelgeleme, proje, kaynak kısıtlı proje çizelgeleme, ileri sezgisel optimizasyon yöntemleri, genetik algoritmalar

Abstract:
Time has become the most important competition tool in these days when globalization shows its effects all over the world. Demand which arises towards such factors as quality, aesthetics, expenditure and quantity can be similarly met by all the suppliers. Therefore, the suppliers are optimizing time in order to have the advantage in the environments where competition exists.The works carried out to optimize time continue under many different limitations like resource shortage, relation among the transactions and the expected quality. In many studies done concerning the topic, the effects of constraints over the solutions were seen and the problem was given a new name which could express its essence better. Many different studies have been carried out related to the topic as source-limited project scheduling or optimization in source-limited projects. The scientists who are working on solving the problem have lately made use of, predominantly, advanced intuitive methods.Advanced intuitive methods will be used in this study, too in order to solve the problem. In the process till the solution, primarily, such concepts as scheduling, planning and project which form the basis of the problem will be mentioned and later, solution methods which have been offered to solve the problem will be examined. When the solution methods are analysed, it will be seen that advanced intuitive methods fit the essence of the problem the best and thus the best solution results will be gained through these methods. The fact that many different intuitive methods like genetic algorithms, artificial neural networks, ant colony, and taboo search give optimal results concerning the problem is seen in many different studies done.Key Words: Scheduling, project, Resource Constrained Project Scheduling Problem, advanced intuitive optimization methods, genetic algorithms