İnşaat projelerinde meta-sezgisel yaklaşımla süre-maliyet-kalite optimizasyonu
Time-cost-quality optimization with meta-heuristic approach in construction projects
Yazar: SETENAY IŞIKYILDIZ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ CEMİL AKÇAY
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / İnşaat Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Çok kriterli optimizasyon = Multi criteria optimization

Özet:
Projelerin başarıya ulaşması, belli bir zaman diliminde planlanan işlerin belirli bir finansman dahilinde hedeflenen kalite değerine ulaşılarak bitirilmesiyle mümkün olmaktadır. Aktivitelerin planlanan gün ve maliyette bitirilebilmesi projeler için büyük öneme sahip olmakla birlikte, kalite değeri de anılan iki etken kadar öneme sahiptir. Büyük projelerde aktivite sayıları ve aktivitelerin sahip olduğu alternatiflerin sayısı arttıkça projenin planlama aşaması daha önemli olmaktadır. Her bir aktivite ve aktivite alternatifleri için çok sayıda farklı proje süresi, proje maliyeti ve buna bağlı olarak kalite değerleri söz konusu olmaktadır. Alternatiflere göre proje süresi kısalırken, kullanılan ekipmanlar veya ekip sayısının arttırılmasına bağlı olarak maliyet artabilmektedir. Benzer olarak, kalite arttığı zaman maliyet artarken, proje süresinin kısalması kaliteyi de menfi yönde etkilemektedir. Bu itibarla, bu üç etkenin etkileşimi kaçınılmaz olmaktadır. Projenin en kısa sürede, optimum maliyetle ve uygun kalite değerinde bitirilmesi amacıyla alternatifler içinden hedeflenen nitelikler kapsamında seçim yapılması gerekmektedir. Buna karşın, aktivite ve alternatifler çoğaldıkça insan eli ile tüm ihtimallerin değerlendirilmesi olanak dışı olmaktadır.

Sunulan çalışma kapsamında incelenen problem yapısı için çok amaçlı ve çok alternatifli bir optimizasyonun uygun olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Çalışma kapsamında sunulan optimizasyon; meta-sezgisel yöntemler ve genetik algoritma ile gerçekleştirilmiştir. Çok amaçlı çok alternatifli genetik algoritma, incelenen problem yapısı için uygulanmış ve hedeflenen başarıya büyük oranda ulaşılmıştır. Tek bir çözüm yerine çözümler kümesi denilen pareto görüntüleri elde edilerek proje şartları kapsamında istenilen alternatifin seçilmesi mümkün olmuştur. İki adet vaka, farklı popülasyon değerlerinin uygulanmasıyla çözülerek sonuçlar irdelenmiştir. Son olarak, literatürde yer alan ve bulanık mantık yöntemiyle elde edilen ikinci vakaya ait verilerin GA ile elde edilen verilerle kıyaslaması yapılmıştır.

Abstract:
The success of the prepared projects is possible by completing the planned works within a specified time frame by reaching the targeted quality value within a certain financing. While the completion of the activities on the planned duration and cost is of great importance for the projects, the quality value is as important as the two factors mentioned. The planning stage of the project becomes more important as the number of activities and the number of alternatives that the activities have increases in large projects. For each activity and activity alternatives, there are many different project times, project costs and accordingly quality values. According to the alternatives, while the duration of the project is shortened, the cost may increase depending on the number of equipment or teams used. Similarly, when increasing the quality, the cost increases, and the shortening of the project duration affects the quality negatively. Thereby, the interaction of these three factors is inevitable. In order to complete the project as soon as possible, at an optimum cost and at an appropriate quality value, alternatives must be selected within the scope of targeted qualities. However, as the activities and alternatives increase, it is impossible to evaluate all possibilities with the human hand.

In the scope of the presented study, it was concluded that a multi-purpose and multi-alternative optimization is appropriate for the problem structure examined. Optimization presented in the
study; meta-heuristic methods and genetic algorithms. The multipurpose multi-alternative genetic algorithm has been applied to the problem structure examined and the achievement of the target has been achieved to a great extent. Instead of a single solution, it was possible to select the desired alternative under the project conditions by obtaining pareto images called a set of solutions. Two cases were solved by applying different population values and the results were examined. Finally, the data of the second case obtained by fuzzy logic method in the literature were compared with those obtained with GA.