Yazar "Bozkurt, Semra" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 1 / 1
  • [ N/A ]
    Öğe
    Yapım projelerinde genetik algoritma kullanarak kaynak seviyeleme
    (Hatay Mustafa Kemal Üniversitesi, 2003) Bozkurt, Semra; Oral, Emel
    ÖZET YAPIM PROJELERİNDE GENETİK ALGORİTMA KULLANARAK KAYNAK SEVİYELEME Yapım projelerinin hedeflenen süre, maliyet ve kalitede tamamlanması, projeyi yürütmek için gereken kaynakların yapım süreci öncesi gerçekçi olarak planlaması ile mümkündür. Kaynak planlaması öncelikle projeyi oluşturan her faaliyete, o faaliyetin planlanan sürede bitirilebilmesi için gerekli olan kaynak miktarının tahsis edilmesi ile başlar. Fakat, projenin bütünü ele alındığında, arzu edilen durum, her birim zamanda kullanılan kaynak düzeyinin aynı olmasıdır. Bir projede tüm aktivitelerin kaynak miktarlarının toplamı toplam proje süresine bölündüğü zaman kullanılması gereken kaynak miktarı bulunur ; bu "Ortalama Kaynak Düzeyi" (OKD) olarak tanımlanmıştır. OKD' ye göre planlanan faaliyetler sonucunda projenin süresinin uzama ihtimali ortaya çıkacaktır. Kaynak talebinde OKD 'den sapmalardan kaçınılması için kaynakların faaliyet bollukları da göz önünde tutularak verimli kullanılması, fiziksel limitlerinin aşılmaması, kullanımının belli bir düzen içinde yürütülmesi gereklidir. Kaynak seviyeleme bu düzenin sağlanması için yapılan bir çalışmadır. Amaç optimum kaynak kullanımı ile projenin planlanan sürede ve maliyette bitmesini sağlamaktır. Kaynak seviyeleme problemleri belli kısıtlar (proje süresi, faaliyetlerin en erken ve en geç başlama koşullan) altında amacı OKD 'den minimum sapmayı sağlayacak optimum kaynak profilinin elde edilmesi biçiminde modellenebilen optimizasyon problemleridir. Model çözümü için heuristic metodlar, tamsayılı programlama ve minimum moment algoritması gibi geleneksel yaklaşımların yanında genetik algoritmaya (GA) dayanan modeller geliştirilmiş ve uygulanmıştır. GA'lar kaynak seviyeleme problemini geleneksel yöntemlerden çok daha hızlı ve optimuma yakın olarak çözmektedir (Ogwu ve Tah, 2002 ). Bunun en önemli nedeni problemin yapısının GA çalışma mantığına çok uygun olmasıdır. Kaynak seviyelemede ulaşılmak istenen optimum çözüm bilinmekte, bu çözüme en yakın değerleri verecek çözüm seti aranmaktadır. GA'lar da belli bir çözüm setinden (populasyondan) yola çıkarak ve bu çözüm setini sürekli yenileyerek amaçlanan optimum çözümü en iyi sağlayacak çözüm setini bulmayı hedeflerler. Bu çalışmada GA kullanarak kaynak seviyeleme yapan C programlama dilinde bir program yazılmıştır.. Temel genetik algoritma uygulanan bilgisayar programında ikilik kodlama yöntemi, tek noktadan çaprazlama, düzenli mutasyon ve rulet tekerleği seçim yöntemi kullanılmıştır. Programın validasyonu literatürdeki örneklerle karşılaştırılarak yapılmıştır. Üç ayrı tip çeşitlendirme yöntemi sonuçlan da karşılaştınlmıştır. Bu çalışmada geliştirilen bilgisayar programı tek bir tip kaynak seviyelemesi yapmaktadır. Programın çoklu kaynak seviyeleme üzerine geliştirilmesi ileriki çalışmalar kapsamındadır. 2003, 82 sayfa