Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Karadeniz Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2025
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: ABDIKARIM SAID SULUB
Danışman: Vedat Toğan
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:
Bu tez, aritmetik optimizasyon algoritmasını (AOA) çok katmanlı algılayıcı (MLP) ile birleştirerek yapım projelerinde kesikli zaman-maliyet ödünleşim probleminin (DTCTP) çözümüne vekil model destekli bir yaklaşım getirmektedir. Bu yöntem, kritik yol yöntemi (CPM) hesaplama sonuçlarını tahmin etmek için MLP vekil modelini kullanarak tekrarlayan CPM hesaplama çabasını hafifletmektedir. Vekil modellerin hiper parametreleri ızgara aramasıyla optimize edilmiştir. MLP vekil modeli tahmin doğruluğu ve hesaplama süresi dikkate alındığında diğer vekil modeller olan destek vektör regresyonu (SVR) ve rastgele ormana (RF) üstünlük göstermiştir.Vekil model destekli AOA'nın performansı, 81, 146, 208 ve 291 faaliyet içeren yapım projelerinin DTCTP'lemlerinin çözümünde test edilmiştir. İncelenen problemlerin vekil model destekli AOA ile elde edilen Pareto front çözümleri AOA ile elde edilen çözümlere kıyasla proje süresini %4,61, maliyetleri %6,71 ve hesaplama süresini %71,24 oranında azaltmıştır. Elde edilen sonuçlar vekil model destekli AOA'nın özellikle büyük ölçekli yapım projelerinin DTCTP'lemlerinin çözümünde vekil model desteksiz AOA'na göre hesaplama süresi açısından daha üstün olduğunu göstermektedir. Bu model, kesikli DTCTP'lemlerinin çözümü için hesaplama açısından daha güçlü bir araç sunarak proje yöneticilerine ve karar vericilere ilgili probleme daha hızlı çözüm üretmelerini sağlayacaktır. Çalışma, makine öğrenimi tabanlı vekil modeli optimizasyon algoritmasına entegre ederek ilgili alandaki araştırmalara katkıda bulunmaktadır.