Pareto-Front Performance of Multiobjective Teaching Learning Based Optimization Algorithm on Time-Cost Trade-Off Optimization Problems
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Karadeniz Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2018
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: Mohammad Azim Eirgash
Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): VEDAT TOĞAN
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Gerçek dünyada, birçok amacı karşılayan en iyi çözümü bulmayı gerektiren birçok problem bulunmaktadır. Bu çözümü elde etmek için çok amaçlı optimizasyon modellerine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu amaçla, bu çalışmada, böyle bir, çok amaçlı optimizasyon sürecinin gerçekleştirilmesi için Öğretme Öğrenme Tabanlı Optimizasyon (ÖÖTO) algoritması kullanılmaktadır. Oluşturulan modelin performansı 18 etkinlikten 630 etkinliğe kadar değişen çeşitli yapım projelerinde denenmektedir. Model, Pareto-çözümleri elde etmek için değiştirilmiş uyarlanabilir ağırlık ve baskın olmayan sıralama yaklaşımlarını içermektedir. Ayrıca, modelin ÖÖTO algoritmasının baskın olmayan sıralamayı içeren versiyonunda, bir iyileştirme yapabilmek için önceden bilinen çözümlerin belirli bir miktarı başlangıç popülasyonuna eklenerek model de küçük bir değişim de yapılmaktadır. Böylece, kullanılan modelin Pareto-çözümleri belirleme performansı, literatürden alınan zaman-maliyet ödünleşim optimizasyon problemlerinin tekrardan çözülmesiyle doğrulanmaktadır. Dolayısıyla, bu çalışmada geliştirilen ÖÖTO'ya dayanan çok amaçlı optimizasyon modeli, inşaat mühendisliği ve yönetiminde zaman-maliyet ödünleşim(dengeleme) problemini çözmek için alternatif bir araç olarak tercih edilebilir. Bu nedenle, bu çalışmanın ana katkısının ÖÖTO'nun inşaat yönetimi alanındaki zaman-maliyet ödünleşim(dengeleme) problemlerinin çözümünde ilk kez uygulanmasından açıkça görülebilir.