A hybrid genetic algorithm for multi mode resource constrained scheduling problem for large size projects

Abstract

Tüm sektörlerde olduğu gibi, inşaat sektöründe de, projelerin bitirilmesi için gereken bazı kaynaklar sınırlıdır. Projelerin zamanında bitirilebilmesi hem müteahhit hem de işveren açısından yüksek önem taşımaktadır. İnşaat yönetiminde önemli bir yere sahip olan, kısıtlı kaynakların bulunduğu proje planlama problemlerine, kaynak kısıtlı proje planlama problemi (KKPPP) denir. Özellikle büyük ölçekli projeler için, çok modlu KKPPP'nin çözümünde ufak başarılara ulaşılmıştır. Bu tezin içeriğinde, çok uygulama modlu aktiviteleri içeren KKPPP'ler çözülmektedir. Bu tezde önerilen melez genetik algoritma (MGA) ile büyük ölçülü inşaat projelerinde, kaynak kısıtları ve farklı uygulama modları dikkate alınarak, optimal bitiş sürelerinin bulunması amaçlanmıştır. Bahsedilen melez algoritma, sezgisel yöntem ve melez genetik algoritma olarak iki bölümden oluşmaktadır. İlk bölümde, algoritmanın popülasyonun bir kısmı sezgisel yöntem ile oluşturulmaktadır, bu sayede, algoritanın arama alanı daha iyi sonuçlar üzerinde yoğunlaştırılmıştır. İkinci bölüm olan Melez Genetik Algoritma bölümünde, sonuçlar her jenerasyonda daha da iyileştirilmektedir. Literatürde bulunan örnekler ile algoritmanın performansı test edilmiş ve algoritmanın etkinliği gösterilmiştir. Bu algoritmanın ana katkısı, kaynak kısıtlı, büyük ölçekli, gerçek projelerin hızlı ve etkili bir şekilde çözülmesine olanak sağlamaktır.Anahtar Kelimeler: Proje Yönetimi ve Planlaması, Çoklu Modlar, Kaynak Kısıtlı, Genetik Algoritmalar, Melez Genetik Algoritma

Just like in all industries, some of the available resources, in order to finish a project on time, are constrained in construction industry. To be able to finish the project on time has high importance both for the contractor and for the owner. Project scheduling in which resources are limited for a particular time are called as resource constrained project scheduling problems (RCPSP) and occupies a significant place in construction management. Especially for large scale projects, little success has been achieved for solving multi-mode RCPSP. In the context of this thesis, RCPSPs with multiple execution modes for activities, are aimed to be solved. With Hybrid Genetic Algorithm (HGA) proposed in this thesis, finding the optimal solutions for large size construction projects with multiple execution modes and resource constraints is aimed. The proposed hybrid algorithm consists of two parts, first part is a heuristic method and second part is a hybrid genetic algorithm. In the first part, some of the population is generated with a heuristic method so that search domain of the algorithm can be concentrated on better results. In second part, Hybrid Genetic Algorithm, solutions are improved with each generation. The performance of the algorithm is verified with the examples available in the literature. The main contribution of this algorithm is that it enables the large sized real life projects to be solved with resource constraints in a fast and efficient way.Keywords: Project Management and Scheduling, Multiple Modes, Resource Constrained, Genetic Algorithms, Hybrid Genetic Algorithm