Multiobjective genetic algorithm approaches to project scheduling under risk
Risk altında proje çizelgeleme problemine çok amaçlı genetik algoritma yaklaşımları
- Tez No: 139586
- Danışmanlar: PROF. DR. GÜNDÜZ ULUSOY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2003
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 96
Özet
ÖZET RİSK ALTINDA PROJE ÇİZELGELEME PROBLEMİNE GENETİK ALGORİTMA ÇÖZÜM YAKLAŞIMLARI Bu tezde risk altında proje çizelgeleme problemi ele alınmıştır. Risk altında proje çizelgeleme problemi iki amaçlı karar problemi olarak tanımlanmış ve 0-1 tamsayılı matematiksel programlama modeli olarak formüle edilmiştir. İki amaçlı bu modelde, bir amaç beklenen proje süresinin en küçüklenmesi diğer amaç ise beklenen proje maliyetinin en küçüklenmesidir. Bu probleme çözüm yaklaşımı olarak genetik algoritma (GA) seçilmiştir. Çok amaçlı GA literatürü detaylı olarak incelendikten sonra vektör değerlendirmeli GA üzerine iki strateji ve ayrıca yeni bir GA önerilmiştir. Bu GAlar için parametreler üzerinde yapılan istatistik! deneyler sonucunda uygun parametre değerleri seçilmiştir. Seçilen parametreler yapılan çalışmalarda kullanılmıştır. Bu tezde ayrıca GA sonuçlarım geliştirmek üzere üç tane sezgisel yöntem önerilmiştir. Bu sezgisel yöntemlerin amacı, beklenen proje süresini sabit tutarken beklenen proje maliyetini azaltmaktır. Sezgisel yöntemler önerilen GA'nın sonuna eklenmiş ve bu algoritmanın sonuçlarını geliştirmek amacıyla kullamlmıştır. Son olarak, GAlar ve sezgisel yöntemler üç farklı problem sınıfı üzerinde sulanmıştır. Sonuçlar üzerinden algoritmaların ve sezgisel yöntemlerin ikili (fi karşılaştırmaları yapılmıştır. Ayrıca GAMS ticari matematiksel programlama yazılımı kullanılarak Pareto yüzeyinin bir yaklaşımı yapılmıştır. Önerilen GA'nın sonuçlarının bu yaklaşımla da yalan olduğu görülmüştür. Sezgisel yöntemlerin ise ikili karşılaştırması yapılmış ve bu karşılaştırmaların sonuçlan rapor edilmiştir. vı
Özet (Çeviri)
ABSTRACT MULTIOBJECTIVE GENETIC ALGORITHM APPROACHES TO PROJECT SCHEDULING UNDER RISK In this thesis, project scheduling under risk is chosen as the topic of research. Project scheduling under risk is defined as a biobjective decision problem and is formulated as a 0-1 integer mathematical programming model. In this biobjective formulation, one of the objectives is taken as the expected makespan minimization and the other is taken as the expected cost minimization. As the solution approach to this biobjective formulation genetic algorithm (GA) is chosen. After carefully investigating the multiobjective GA literature, two strategies based on the vector evaluated GA are developed and a new GA is proposed. For these three GAs first the parameters are investigated through statistical experimentation and then the values are decided upon. The chosen parameters are used for the computational study part of this thesis. In this thesis three improvement heuristics are developed also to further improve the GA solutions. The aim of these improvement heuristics is to decrease the expected cost of the project while keeping the expected duration of the project fixed. These improvement heuristics are implemented at the end of the proposed GA and used to improve the results of the proposed GA. Finally the GAs and improvement heuristics are tested on three different sets of problems. The results are evaluated by pairwise comparisons of algorithms and of heuristics. Also an approximation of the true Pareto front is generated using the commercial mathematical modelling program, GAMS®. The results are compared to that approximation and they seem comparable to that solution. The results of the improvement heuristics are also compared against each other and the performance of the heuristics is reported in detail.
Benzer Tezler
- Bulanık çok modlu kaynak kısıtlı proje çizelgeleme problemlerinin çözümü için matematiksel bir model
A mathematical model for the solution of the fuzzy multi mode resource-constrained project scheduling problems
ÖMER ATLI
Doktora
Türkçe
2012
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiHava Harp Okulu KomutanlığıEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN
- Genetik algoritma ve bulanık mantık yaklaşımı ile inşaat projelerinde süre-maliyet optimizasyon modeli
Time cost optimization model with genetic algorithm and fuzzy logic approach in construction project
HATİCE ACAR YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşaİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CEMİL AKÇAY
- Multi-project scheduling under mode duration uncertainties
Reçete süresi belirsizliği altında çoklu proje çizelgeleme
EMRE ARDA ŞİŞBOT
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSabancı ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CAN AKKAN
PROF. DR. GÜNDÜZ ULUSOY
- Multi-objective optimization model for trade-offs in construction projects
İnşaat projelerinde ödünleşimler için çok amaçlı optimizasyon modeli
HARUN TÜRKOĞLU
Doktora
İngilizce
2023
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜL POLAT TATAR
- Mekansal analiz teknikleri ile çok kriterli karar verme yaklaşımı kullanılarak raylı sistem güzergah analizi
Rail system route analysis using multi criteria decision making with spatial analysis techniques
BERNA ÇALIŞKAN
Doktora
Türkçe
2023
Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ OSMAN ATAHAN