Development of high performance heuristic and meta-heuristic methods for resource optimization of large scale construction projects
Büyük ölçekli inşaat projelerinde kaynak optimizasyonu için yüksek performanslı sezgisel ve üst-sezgisel algoritmalar geliştirilmesi
- Tez No: 416619
- Danışmanlar: DOÇ. DR. RİFAT SÖNMEZ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Kaynak optimizasyonun inşaat projelerinin planlaması ve programlaması aşamalarında kritik önem teşkil etmesine rağmen, özellikle büyük ölçekli inşaat projeleri için kaynak dengelemesi problemi (KDP) ve kaynak kısıtlı zaman-maliyet ödünleşim probleminin (KKZMÖP) çözümünde çok sınırlı başarı elde edilebilmiştir. Bu tezin temel amacı büyük ölçekli projelerde KDP ve KKZMÖP için kısa sürede kaliteli çözümler elde edebilen sezgisel ve üst-sezgisel yöntemler tasarlanması ve geliştirilmesidir. Bu tezde kaynak dengeleme problemi için iki farklı yöntem geliştirilmiştir. Bunlardan ilki, farklı amaç fonksiyonları için çözüm üretebilen bir tavlama benzetimli memetik algoritmadır (MASA). Diğer yöntemse, literatürde quasistable terimi ile tanımlanan iş programlarını tarayan ve böylece çözüm kümesini küçülterek kısa sürede kaliteli çözümler elde etmeyi hedefleyen bir melez gen algoritmasıdır (QHGA). QHGA büyük ölçekli projeler için günlük kaynak kullanım karelerinin toplamının veya hedeflenen günlük kaynak miktarı üzerindeki toplam kaynak kullanım miktarının çok kısa sürede minimize edilmesi amacıyla geliştirilmişir. Geliştirilen bu iki yöntem literatürde yer alan problemlerle test edilmiştir. Bu testler sonucunda önerilen kaynak dengeleme yöntemleri, literatürdeki mevcut yöntemlerden daha iyi sonuçlar elde etmişir. QHGA'nın sektörde kullanımı artırmak amacıyla, bu algoritma Microsoft Project programına entegre edilmiştir. Tez kapsamında geliştirilen üçüncü bir yöntem ise, büyük ölçekli KKZMÖP için kısa sürede kaliteli sonuçlar elde edilebilmesini hedeflemektedir. Bu kapsamda önerilen sezgisel yöntem iki kısımdan oluşmaktadır. İş programlaması kısmında, geri-ileri iş programlaması yöntemi kaynak kısıtlı iş programlaması problemi için kullanılmıştır. İkinci kısım ise, kaynak kısıtlı iş programı için proje süresini belirleyen kritik iş sırasının kırılmasından oluşmaktadır. Yapılan testler önerilen sezgisel yöntemin özellikle büyük ölçekli projelerde, literatürdeki mevcut yöntemlere göre KKZMÖP çözümü için hem daha az bir işlem süresi gerektirdiğini hem de daha kaliteli çözümler elde ettiğini göstermektedir. Tez kampsamında geliştirilen yöntemler özellikle gerçek inşaat projelerinin ölçeği mertebesindeki büyük ölçekli problemlerde iş programı ve kaynak optimizasyonu için hızlı ve etkili metotlar geliştirilmesi doğrultusunda önemli katkılar sağlamaktadır.
Özet (Çeviri)
Despite the importance of resource optimization in construction scheduling, very little success has been achieved in solving the resource leveling problem (RLP) and resource constrained discrete time-cost trade-off problem (RCDTCTP), especially for large-scale projects. The major objective of this thesis is to design and develop new heuristic and meta-heuristic methods to achieve fast and high quality solutions for the large-scale RLP and RCDTCTP. Two different methods are presented in this thesis for the RLP, including a memetic algorithm with simulated annealing (MASA) that is adequately generic for unraveling RLPs incorporating any type of known objective functions, and a hybrid genetic algorithm which limits the searching space to only quasistable schedules (QHGA). QHGA is capable of minimizing the sum of squares of daily resource usage or total overloaded amount from a desired level of resource consumptions, for large-scale projects in a very short computation time. The computational experiments reveal that both MASA and QHGA outperform the state-of-art methods for the RLP. QHGA is also integrated to Microsoft Project to enhance the use of the proposed leveling method in practice The final proposed algorithm within the thesis is a heuristic method which is designed and developed to achieve fast and high quality solutions for the large-scale RCDTCTP. The proposed heuristic consists of two parts including the scheduling and the crashing parts. The scheduling part adopts backward-forward scheduling technique for the resource constrained project scheduling problem. In the second part, the critical sequence including the activities that determine the project duration for a resource constrained schedule are crashed. The computational experiment results reveal that the new critical sequence crashing heuristic outperforms the other state-of-art methods, both in terms of the solution quality and computational time. The main contribution of the thesis is that it provides fast and effective methods for optimal scheduling and resource allocation of real-life-size construction projects.
Benzer Tezler
- Otonom kutu istifleme robot hücreleri için meta-sezgisel optimizasyon algoritması geliştirilmesi
Development of a meta-heuristic optimization algorithm for autonomous bin packing robot cells
HARUN GEZİCİ
Doktora
Türkçe
2022
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAYDAR LİVATYALI
- Güç sistemlerindeki bozulmanın tespiti için genlik ve frekans değerlendirmesine dayalı olarak yeni yöntemlerin geliştirilmesi
Development of new methods for detecting disturbance in power systems based on amplitude and frequency evaluation
ŞULE NİLHAN OĞUZALP
Doktora
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTokat Gaziosmanpaşa ÜniversitesiMühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ULAŞ EMİNOĞLU
DR. ÖĞR. ÜYESİ SITKI AKKAYA
- Metasezgisel algoritmalarla öznitelik seçimi yöntemlerinin uygulaması ve geliştirilmesi
Application and development of feature selection methods usingmetaheuristic algorithms
İSMAİL AÇAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHarran ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM BERKAN AYDİLEK
- Incremental heuristic meta-learning using reinforcement learning
Pekiştirmeli öğrenme kullanarak artımsal sezgisel üst-öğrenme
ONUR KARADELİ
Doktora
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ
- İnsansız araç sistemlerinin matematiksel modellenmesi ve kontrol algoritmalarının geliştirilmesi
Mathematical modeling of unmanned vehicle systems and development of control algorithms
SERKAN BUDAK
Doktora
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEMİL SUNGUR
PROF. DR. AKİF DURDU