Proje planlamasında farklı ödünleşim optimizasyon problemlerinin çözümünde meta-sezgisel algoritmaların etkinliğini artırmaya yönelik yeni öğrenme yöntemlerinin geliştirilmesi
Development of new learning techniques to improve the efficiency of the meta-heuristic algorithms for solving distinct trade-off optimization problems in project scheduling
- Tez No: 855725
- Danışmanlar: PROF. DR. VEDAT TOĞAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yapı Yönetimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında, proje planlamasında karşılaşılan farklı türdeki ödünleşim optimizasyon problemlerinin çözümünde yeni ve yüksek kaliteli Pareto-front çözümler elde edilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla yeni karşıtlık tabanlı öğrenme (OBL) teknikleri geliştirilerek meta-sezgisel algoritmalarla birleştirilmiştir. Bu öğrenme teknikleri arasında özellikle altın oran tabanlı karşıtlık öğrenmesi (GROL), değiştirilmiş dinamik karşıtlık öğrenmesi (MDOL) ve hibrit karşıtlık öğrenmesi (HOL) öne çıkmaktadır. Bu öğrenme teknikleri, öğretme öğrenme tabanlı optimizasyon (TLBO) ve şah kartalı optimizasyon algoritması (AOA) gibi meta-sezgisel algoritmalara entegre edilmiştir. Böylelikle algoritmaların arama sürecinin global ve lokal arama davranışları arasında bir denge sağlanması ve yakınsama hızının artması beklenmektedir. Sayısal simülasyonların tablolar ve grafiklerle gösterilen sonuçları, meta-sezgisel algoritmalara entegre edilen OBL tekniklerinden kaynaklanan yenilikçi özelliklerin, başlangıç popülasyonunun saf rastgeleliğini azaltmada önemli bir rol oynadığını ortaya koymaktadır. Bu bağlamda, çözümlerin kalitesini dikkate alarak, önerilen modellerin inşaat yönetimi alanındaki karmaşık ödünleşim optimizasyon problemlerini çözmekte başarılı olduğu anlaşılmaktadır.
Özet (Çeviri)
In this dissertation, new opposition-based learning techniques are developed and incorporated with meta-heuristic algorithms to enhance their performances in order to achieve new and high-quality Pareto-front optimal solutions for the set of trade-off optimization problems in project scheduling. For this purpose, new opposition-based learning (OBL) techniques, namely golden ratio-based opposition learning (GROL), modified dynamic-opposition learning (MDOL), and hybrid opposition learning (HOL), have been developed and combined with meta-heuristic algorithms. Integrating these learning strategies with meta-heuristic algorithms like teaching learning-based optimization (TLBO) and Aquila optimizer (AO) boosts the convergence speed and maintains a fine balance between the global explorative and local exploitative behaviors of the search. The tabular and graphical representation of the numerical simulations reveals that the innovative features arising from the incorporated OBL strategies into the meta-heuristic algorithms played a vital role in reducing the pure randomness of the initial population. Hence, it can be inferred that the proposed models are successful for solving the complex trade-off optimization problems in the construction management domain.
Benzer Tezler
- İnşaat projelerinde zaman maliyet ödünleşim probleminin evrimsel tabanlı metasezgisel algoritmalarla optimizasyonu
Evolutionary based metaheuristic optimisation of construction projects' time-cost trade-off problem
ÇAĞRI UYSAL
- Value-based risk management in defense projects pricing with a robust optimization approach
Gürbüz optimizasyon yaklaşımıyla savunma projeleri fiyatlandırmasında değer-odaklı risk yönetimi
KERİME ÖZGE AKER
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Orta Doğu Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Design and feasibility analysis of small aircraft electrification with battery modeling
Batarya modellemesi ile küçük uçak elektrifikasyonunun tasarımı ve fizibilite analizi
ENES ÖZKAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
İstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- İnşaat sektöründe verimlilik modeli (5 m), proje planlama sistemi, ve internet aracılığıyla denetim ve bilgi destek sistemi
Başlık çevirisi yok
YOUSİF M. SHİHAB ALJİBOURİ
- Kent içi ulaştırma planlamasında hastane yolculuklarının yanlı ve sağlam regresyon teknikleriyle tahmin modellerinin geliştirilmesi
Development of estimation models of hospital travels with biased and robust regression techniques in urban transportation planning
ÇAĞDAŞ KARA
