Zaman-maliyet ödünleşim problemlerinin çözümü için yeni değiştirilmiş uyarlanabilir ağırlık yaklaşımları

Abstract

Bu çalışmada, çok amaçlı zaman-maliyet ödünleşim problemlerinin çözümü için değiştirilmiş uyarlanabilir ağırlık yaklaşımına (MAWA'ya) alternatif olarak dört farklı yeni uyarlanabilir ağırlık yaklaşım formülleri geliştirilmiştir. Geliştirilen bu yeni yaklaşım formüllerinin optimizasyon sürecindeki performanslarının incelenmesinde optimizasyon algoritması olarak GA ve TLBO algoritmaları kullanılmıştır. Bu amaçla teknik literatürde yer alan 7, 14, 18, 63 ve 630 aktiviteli yapı projeleri test için kullanılmıştır. Projeler için toplam zaman ve maliyet değerleri CPM yöntemi ile tespit edilmiştir. Elde edilen zaman ve maliyet değişkenlerinin tek değişkene indirilmesi için hem MAWA hem de geliştirilen yeni değiştirilmiş uyarlanabilir ağırlık yaklaşımı formülleri kullanılmıştır. Gerçekleştirilen sayısal incelemeler ışığında geliştirilen yeni değiştirilmiş uyarlanabilir ağırlık yaklaşımı formüllerinin MAWA'ya alternatif olarak kullanılabileceği sonucuna ulaşılmıştır. Ayrıca GA ve TLBO yöntemlerinin optimizasyon süreçlerindeki başarısı incelenmiş ve TLBO ile daha başarılı sonuçlara ulaşıldığı tespit edilmiştir.

In this study, four different new modified adaptive weight approaches have been developed as an alternative to the modified adaptive-weight approach (MAWA) for the solution of multi-objective time-cost trade-off problems. GA and TLBO algorithms were used as optimization algorithms to analyse the performance of these new developed approaches in the optimization process. For this purpose, building projects with 7, 14, 18, 63 and 630 activities taken from the technical literature were used for testing. Total time and cost values for projects were determined by CPM method. Both MAWA and newly developed modified adaptive weight approach formulas were used to reduce the time and cost variables obtained to a single variable. It was concluded that the new modified adaptive weight approach formulas developed in this study as a result of the numerical investigations could be used as an alternative to MAWA. In addition, the success of GA and TLBO methods in optimization processes has been examined and it has been determined that TLBO is more successful.