İnşaat projelerinde meta-sezgisel algoritmalar ile süre-maliyet-kalite ödünleşim problemlerinin optimizasyonu

Abstract

Günümüzde iş dünyasında çok sayıda inşaat şirketinin bulunması ve inşaat sektörünün yatırımlarının genelde büyük projeler olması nedeniyle yoğun bir rekabet ortaya çıkmıştır. İnşaat projeleri gittikçe daha karmaşık ve uygulaması daha zor olmaktadır. Bu nedenle yöneticilerin projeleri en küçük ayrıntısına kadar planlayabilmesi gerekmektedir. Uygulamaların karmaşıklığı ve sınırlı kaynaklar nedeniyle inşaat şirketlerinin ana hedefleri olan projelerde süre ve maliyeti planlanan düzeylerde tutmaktır. Son yıllarda proje paydaşlarının talepleri ile proje uygulama kalitesinin de sözleşmelerde yer alması dikkat çekici bir durumdur. Proje yöneticilerinin temel endişelerinden biri projeleri en kısa sürede, yüksek kalitede ve yüksek kar elde etmek için en düşük maliyetle projeyi tamamlamaktır. Bu nedenle süre, maliyet ve kalite dengelenmesi hem projeyi başarıyla sonuçlandırmak ve hem de rekabet için çok önemli rol oynamaktadır. İnşaat projelerinde süre, maliyet ve kalite arasında karmaşık bir ilişki ve tümleşik NP-hard bir problem oluşmaktadır. Söz konusu faktörler arasında seçim oldukça zordur. Son yıllarda karmaşık optimizasyon problemlerini çözmek ya da çözüme en yakın sonuca ulaşmak için algoritmalar geliştirilmektedir. Optimizasyon problemlerinin en olası ve optimum çözümlerine ulaşmak için sosyal hayattan ya da doğal sistemler ile benzerlikleri olan doğadan türetilen meta-sezgisel algoritmalar daha fazla ilgi görmektedir. Bu tez kapsamında inşaat projelerindeki süre- maliyet- kalite ödünleşim problemine en yakın çözüm elde etmek için yeni ve güçlü meta-sezgisel algoritmalardan biri olan guguk kuşu arama algoritması kullanılmıştır. Tez çalışmasında guguk kuşu arama algoritması ile en iyi ya da en yakın sonuçları en kısa sürede elde etmek amaçlanmıştır. Sonuçlar tez hedeflerine ulaşıldığını göstermektedir. Tez çalışması sonuçlarında elde edilen çözümler diğer algoritma çözümleriyle karşılaştırılmıştır.

Today, an intense competition has arisen due to the fact that there are many construction companies in the business world and the investments of the construction sector are generally large projects. Construction projects are increasingly complex and more difficult to implement. Therefore, managers must be able to plan the project down to the smallest detail. Due to the complexity of implementations and limited resources, it is to keep time and cost at the planned levels in projects, which are the main goals of construction companies. It is remarkable that the demands of the project stakeholders and the quality of project implementation have also been included in the contracts in recent years. One of the main concerns of project managers is to complete the project in the shortest time, with high quality and the lowest cost to achieve high profits. For this reason, balancing time, cost and quality plays a very important role both for the successful completion of the project and for competition. In construction projects, a complex relationship between time, cost and quality and an integrated NP-hard problem occurs. It is very difficult to choose among the factors in question. In recent years, algorithms have been developed to solve complex and optimization problems or to reach the closest solution to the solution. In order to reach the most possible and optimum solutions of optimization problems, meta-heuristic algorithms derived from social life or nature, which have similarities with natural systems, attract more attention. Within the scope of this thesis, one of the new and powerful meta-heuristic algorithms, the cuckoo search algorithm, has been used to obtain the closest solution to the time-cost-quality trade-off problem in construction projects. In the thesis, it was aimed to obtain the best or the closest results in the shortest time with the cuckoo search algorithm. The results show that the thesis objectives have been accomplished. The solutions obtained in the results of the thesis were compared with other algorithm solutions.