Proje planlama ve çizelgelemede genetik algoritma ile kritik yolun-proje tamamlanma zamanının tespiti ve zaman-maliyet analizi

Abstract

Proje yönetimi içerisinde proje planlama ve çizelgeleme en karmaşık konulardan biridir. Günümüz şartlarındaki rekabet ortamında, faaliyetlerin öncüllük veya ardıllık ilişkisine bağlı olarak hazırlanmış şebeke üzerinde kritik yol/yolların, kritik faaliyetlerin ve proje tamamlanma zamanının elde edilmesi proje planlama ve çizelgeleme için önemlidir. Ayrıca proje planlama ve çizelgelemede, zaman maliyet analizi zamandan tasarruf sağlarken maliyeti de en küçük hale getirmeyi hedefleyerek firmalara rekabet avantajı sağlamaktadır. Bu yüzden, optimizasyon işlemi gerektiren bir konudur ve matematiksel modeli oluşturularak en iyi çözümü bulunabilmektedir. Sezgisel/meta sezgisel algoritmaların ortaya çıkması ile birlikte optimizasyon problemlerinin çözümü daha kolay hale gelmiştir. Tavlama benzetimi, tepe tırmanışı, karınca kolonisi, yapay sinir ağları, genetik algoritmalar gibi birçok meta sezgisel yaklaşım bulunmaktadır. Bu çalışmada, genetik algoritma kullanılarak şebeke üzerindeki kritik yol/yolları, kritik faaliyetleri ve proje tamamlanma zamanını bulan bir proje planlama ve çizelgeleme programı tasarlanmıştır. Ayrıca tasarlanan bu program sayesinde istenen tamamlanma zamanı için zaman maliyet analizi de yapılabilmektedir. Tasarlanan programın etkinliği örnek problemlerle test edilmiş ve karşılaştırılmıştır.

Project Planning and Project Scheduling are the most sophisticated subjects of Project Management. At today's competitive environment; determining the critical path, critical activities and the completion time of the project expressed as a network having precedence relationships between activities are highly vital for the Project Planning and Scheduling. Besides the time-cost analysis at Project Planning and Scheduling offers a competitive edge to the firms by saving time and minimizing costs. Therefore it requires optimization and the best solution can be found with mathematical model. The solution of optimization problems have become easier with the occurrence of heuristic / meta heuristic algorithms. There are a lot of meta heuristic approaches like simulated annealing, hill climbing, ant colony, artificial neural networks and genetic algorithm. In this study a Project Planning and Scheduling program was designed which uses genetic algorithm to find the critical path, the critical activities and the time of completion on the network. Moreover by means of the program, the time-cost analysis can be performed within the desired completion time. The effectiveness of the program was also compared and tested with any other examples.