Bir inşaat projesinin başarısını belirleyen en önemli unsurların başında, öngörülen
zaman ve bütçe dahilinde tamamlanabilmesi gelmektedir. Projelerin hayata geçirilmesinde
gerekli olan tüm kaynakların (işgücü, malzeme, makine, ekipman vs.) kısıtlı olarak
bulunduğu bilinmektedir. Yalnızca maddi kaynakların değil, aynı zamanda sürenin de
kısıtlı oluşu süre-gider ilişkisi olarak tanımlanan kavramın temelini oluşturur. Süre ve gider
arasında bir denge kurulabilmesi projenin planlama aşamasındaki kritik noktalardan biridir.
Bu iki proje ögesinin kısıtlar nedeniyle birbiriyle çelişmesi, eniyileme olarak adlandırılan
tekniklerin geliştirilmesine öncülük etmiştir. Eniyileme, farklı çözümler içerisinde amaca
en uygun olanını elde etmeye yönelik çalışmalardır.
Geçmişte süre-gider eniyilemesi yalnızca geleneksel olarak nitelendirilen bir takım
deterministik yöntemler ile yapılmaktayken, günümüzde daha güncel stokastik yöntemler
de kullanılmaya başlanmıştır. Geleneksel yöntemlerin karmaşık problemlerde çözüme
ulaşmaktaki yetersizliği nedeniyle geliştirilen bu yeni teknikler toplu halde metasezgisel
algoritmalar olarak isimlendirilmektedir. Metasezgisel algoritmalar sunduğu çözümler
bakımından her zaman en iyiyi garanti altına almamakla birlikte en iyiye yakınsama
özelliğine sahiptir. Çoğunlukla doğadan esinlenerek geliştirilen metasezgisel algoritmaların
pek çok türü bulunmaktadır.
Bu tez çalışması kapsamında süre-gider eniyilemesinin teorik altyapısı ortaya
konularak probleme yönelik çeşitli çözüm teknikleri sunulmuştur. Öncelikle geleneksel
yöntemlerden serim akış algoritması ve analitik yöntem ile yaklaşım geliştirilmiştir.
Ardından metasezgisel algoritmalardan genetik algoritma ve parçacık sürü optimizasyonu
probleme uygun şekilde modellenerek bilgisayar programında kodlanmıştır. Tezin amacı,
süre-gider eniyilemesi probleminin çözümüne yönelik tekniklerin geliştirilmesi ve
karşılaştırmalar yaparak farklı özellikteki uygulamalarda uygun yöntemin seçimini
göstermektir.
The completion of a project within the estimated time and budget is one of the most
important factors for determining the success of a construction project. It is known that, all
the resources (labour, materials, machinery, equipment etc.) required by the projects are
limited. Not only the limited material resources, but also limited duration of the project are
the basis of the concept defined as time-cost relationship. Balancing of duration and
expenditure is one of the critical points in the planning steps of the project. The
contradiction between these two elements leads to the development of techniques called
optimization. Optimization is aimed to achieve the most appropriate one in different
solutions.
In the past, time-cost trade-off was only executed with a number of deterministic
methods defined as traditional; however more current stochastic methods are being used
nowadays. These new techniques, which are developed due to the inadequacy of the
conventional methods to solve the complex problems, are called metaheuristic algorithms.
Even though metaheuristic algorithms do not assure the best through the solutions for
every time, they have the feature of convergence to the best. There are many types of
metaheuristic algorithms which are developed with mostly inspiration from the nature.
Within the scope of this thesis, the theoretical background of time-cost trade-off is
presented and various solution techniques for the problem are presented. First of all, the
approach has been developed by network flow algorithm and analytical method from
traditional methods. Then, genetic algorithms and particle swarm optimization are
modelled properly according to the problem and coded in the computer program. The aim
of the thesis is to develop and compare techniques for solving time-cost trade-off problem
and show the choice of the appropriate method in different applications.
