Kaynak dengeleme probleminin optimum veya yakın optimum çözülmesi
2019
0 views
0 downloads
Advisor: Doç. Dr. Önder Halis Bettemir
Abstract (TR)
İnşaat sektörünün doğası gereği her proje koşul ve kısıtlarıyla kendine özgüdür. Bu durum her projeye özgü çözümler ve planlamalar uygulamayı zorunlu kılmaktadır. Sektörün kompleks etkileşimleri bu zorunluluklar ile birleşince her projeye özgü yapım yönetim ve planlama uygulamaları ortaya çıkmaktadır. Planlama, ulaşılacak hedefleri belirleyen, bu hedeflerin kısıtlarını ve belirsizliklerini tanımlayan yönlendirme sürecidir. Projeleri doğru bir şekilde yönetmek için planlama gereklidir. Proje yönetim araçlarından biri kaynak dengelemedir. Kaynak çizelgelerinde gözlemlenen dalgalanmaların işin tamamlanmasında gecikme olmadan asgari düzeye indirilmesi kaynak dengeleme problemi (KDP) olarak adlandırılmaktadır. Kaynak dengeleme işleminin amacı, kaynak kullanım düzeyinin proje takvimi boyunca en az dalgalanmasını sağlamak, proje süresinin belirlenen ilk süreyi aşmayacak şekilde aktiviteleri programlayıp boşta kalan kaynak miktarını asgari düzeyde tutmaktır. Etkin bir kaynak kullanımı ile dalgalanmalar indirgenebilecek ve bu dalgalanmaların oluşturabileceği sorunlar önlenebilecektir. İnşaat işlerinde müteahhidin amacı mümkün olan en etkin programı hazırlamak ve mevcut kaynakların kullanım verimini maksimize etmektir. Projede kaynakların etkin kullanımını sağlamak, bir bilgisayar programı kullanmadıkça zaman alıcıdır. Hatta bazı durumlarda en uygun iş programını elde etmek müteahhitler için mümkün olamayabilir. Bu çalışmada küçük ve orta ölçekli projelerde en uygun iş programını tüm arama uzayını tarayarak elde eden bir Hesap Cetveli Uygulaması (HCU) geliştirilmiştir. Bu uygulama Ofis yazılımında, VBA (Visual Basic for Applications) programlama dili ile oluşturulmuştur. Literatürden derlenen 28 farklı hipotetik projenin ve 1 tane iki katlı gerçek projenin her birine özgü, optimum çözüme ulaşmak için VB modülü içerisine makro komut ve fonksiyon dizinleri oluşturulmuştur. Oluşturulan bu makro sayesinde önceden el ile arama uzayı hesabı yapılan projelerin arama uzayı hesabının sağlaması yapılmıştır. Ayrıca tüm erteleme seçeneklerini Minimum Moment ölçeği ile analiz ederek KDP'nin optimum sonucuna ulaştıracağı erteleme değerlerini ve bu projeleri çözmek için harcanan hesaplama sürelerini belirlemektedir. Bu çalışma sonucunda geliştirilen uygulama sayesinde küçük ve orta ölçekli projelerde kaynak dengeleme probleminin tam sonucunu makul hesaplama süresinde elde eden bir Hesap Cetveli uygulaması geliştirilmiştir. Küçük ve orta ölçekli müteahhitlerin uygulaması çok güç olan optimizasyon algoritmaları yerine tüm seçenekleri deneyerek çözüm yapan uygulamanın tüm müteahhitler tarafından uygulanabilmesi mümkündür. Bu sayede bütün yükleniciler için inşaatın tüm aşamalarında kaynakların mümkün olan en üst verimde kullanılması mümkün olacak ve inşaat maliyetlerinde kayda değer düşüşler sağlanabilecektir.
Author
Dr. Tuğba Erzurum
How to Cite
Tuğba Erzurum (Yüksek Lisans Tezi). Kaynak dengeleme probleminin optimum veya yakın optimum çözülmesi, 2019, İnönü University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from İnönü University
- Pediatri hemşirelerinin terapötik oyuna yönelik bilgi, görüş ve uygulamaları(2017)
- Deneysel periodontitis oluşturulmuş ratlarda pistacia eurycarpa yalt uygulamasının periodontal kemik yıkımı ve oksidatif stres üzerine etkilerinin incelenmesi(2021)
- Normal doğum inancı düşük olan primipar gebelere yapılan motivasyonel görüşmelerin medikal ve doğal doğum inancına etkisi(2022)
- Epilepsi tanılı çocuk hastalarda genetik etiyolojinin hedeflenmiş yeni nesil dizi analizi verilerine dayanarak retrospektif olarak araştırılması(2022)
- İbn Hacer el-Heytemî ve el-Fethu'l-Mubîn bi-Şerḥi'l-Erbaʿîn isimli eserindeki şerh metodu(2022)
- Bipolar bozukluk tanılı hastaların mani ve remisyon dönemlerindeki serum BDNF, S100B düzeylerinin sağlıklı gönüllülerle karşılaştırılması ve sonuçların nöropsikolojiktestlerle değerlendirilmesi(2022)
