Kaynak kısıtlı çok modlu çoklu stokastik proje çizelgeleme
Multi mode resource constrained multi stochastic project scheduling
Yazar: SERDAR SOYSAL
Danışman: PROF. DR. BERNA DENGİZ
Başkent Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Günümüzde, havacılık, inşaat, savunma sanayi gibi alanlarda işletmeler, kıt kaynakların kullanımını dikkate alarak aynı anda birçok büyük projeyi birlikte yürütmektedir. Kaynak Kısıtlı Proje Çizelgeleme Problemi (KKPÇP), birden çok projenin çizelgelenmesine uyarlanarak alan yazında Kaynak Kısıtlı Çoklu Proje Çizelgeleme Problemi (KKÇPÇP) olarak adlandırılmıştır. Birden çok projenin ve her bir projenin birden çok faaliyetinin olduğu bir durumda, öncüllük ilişkileri ve kaynak kısıtları dikkate alınarak tüm faaliyetlerin planlanması, önemli bir işletme yönetimi problemidir. Öte yandan, işletmeler yıllar içinde aynı iş için kullandıkları farklı makine ve donanımlara sahip olurlar. Bu makine ve donanımlar yeni/eski/farklı teknolojiye sahip olabileceğinden aynı işi farklı maliyetlerle farklı zamanlarda tamamlayabilmektedirler. Bilindiği üzere gerçek hayatta yürütülen projelerin faaliyet süreleri belirli değildir. Bu nedenle bu tezde, faaliyet sürelerinin stokastik olduğu, Kaynak Kısıtlı Çok Modlu Çoklu Projeli Çizelgeleme Problemi (KKÇMÇPÇP), KKPÇP'nin özel bir durumu olarak ele alınarak Şans Kısıtlı Programlama (ŞKP) yaklaşımı ile modellenmiştir. Amaç, her bir projenin bilinen teslim tarihinden sapmasını en aza indirecek şekilde tüm projeleri oluşturan faaliyetlerin, kaynak tahsis (KT) politikası altında, öncüllük ilişkilerini ve kaynak kısıtı şartlarını sağlayarak, sırasını ve çizelgesini belirlemek şeklinde tanımlanabilir.
KKÇMÇPÇP NP-zor bir problemdir. Bu nedenle, çözüm üretilemeyen büyük boyutlu problemler için probleme özgü bir Tavlama Benzetimi (TB) algoritması önerilmiştir. TB algoritması, eniyileme problemleri için iyi çözümler sunan olasılıklı arama yöntemidir. Sıralama kuralı tabanlı sezgisellerden, En Kısa İşlem Süresi kuralı ile TB için başlangıç çözümü üretilmiştir. Ayrıca, KT probleminin çözümü için Kombinatoryal Mezat (KM) yöntemi uygulanmıştır. Çözüm yaklaşımlarının etkinliği sayısal analizlerle incelenmiş ve sonuçlar değerlendirilmiştir.

Abstract:
Nowadays, the business organizations in many sectors like aviation, construction and defense industry carry out multiple projects simultaneously by taking into account the usage of scarce resources. By adapting Resource Constrained Project Scheduling Problem (RCPSP) in a multi project environment, a research topic in the literature which is called Resource Constrained Multi-Project Scheduling Problem (RCMPSP) is created. The scheduling of activities in a multi project environment by considering precedence relationship and resource constraints is an important business management problem. Besides, business organizations have many different machines and equipment to do the same jobs. Since these machines and equipment can have new/old/various technologies, the same jobs can be completed with different cost rate and in various time frames. In real life, the duration of the activities in a project is not certain. Therefore, in this thesis, Multi-mode Resource Constrained Multi-project Scheduling Problem (MMRCMPSP) with stochastic activity duration is considered as a special case of RCPSP and modeled as Chance Constrained Programming (CCP). The goal is to determine the sequence and the schedule of all activities by keeping precedence relations and providing resource constraints under resource dedication (RD) policy so that the tardiness for each project is minimized.
Since MMRCMPSP is NP–hard, a problem-specific Simulated Annealing (SA) algorithm is proposed to provide solutions for large-scale problem with no solution. SA algorithm is a stochastic search method that provides good solutions for optimization problems. Shortest Processing Time rule which is one of the sequencing rule based heuristic is suggested to generate initial solution. Besides, Combinatorial Auction (CA) method is used to solve RD problem. The effectiveness of our solution approaches is analyzed by computational analyses and the results are evaluated.