Tez (Doktora) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2012Thesis (PhD) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2012Tekrar arz eden aktivitelerden oluşan projelerde ağ (şebeke) tabanlı iş programı hazırlama yöntemlerinin yerine kullanılması daha uygun olan mahal tabanlı iş programı hazırlama yöntemlerinden biri olan denge diyagramı yöntemi ile kaynak kullanımının kesintisiz ve sürekli olmasını sağlayan bir iş programı oluşturmak mümkündür. Ancak, denge diyagramı yöntemi zaman, mekan ve kaynak unsurlarını gözeten bir yöntem olmasına rağmen kaynak dengelemesi yapmamaktadır. Kaynak yönetimi için kullanılan yaklaşımlar arasında bulunan kaynak dengelemesinin amacı gerekli olan proje süresini değiştirmeden kaynak kullanımındaki dalgalanmaları en aza indirgemeye çalışmaktır. Kaynak dengelemesinde ihtiyaç duyulan kaynakların hepsinin yeterli derecede bulunduğu kabul edilir. Bu eksikliği gidermek için denge diyagramı ile hazırlanan iş programlarında hem tek kaynak hem de birden fazla kaynak kullanımı durumlarında geçerli olan genetik algoritma tabanlı bir kaynak dengelemesi modeli geliştirilmiştir. Söz konusu modelin geliştirilmesinin ardından tekrar arz eden aktivitelerden oluşan bir boru hattı projesinde kaynak tahsisi için yaratılmış iki farklı senaryo ile oluşturulan iki farklı iş programının kaynak histogramları, kaynak dengelemesinde kullanılan farklı amaç fonksiyonlarının etkisinin incelenmesi için örnek olarak kullanılmıştır. Farklı amaç fonksiyonlarının kaynak dağılımı üzerindeki etkisinin kullanılan projenin kritik olmayan aktivitelerinin sayısına ve bolluklarına bağlı olarak değişebileceği tespit edilmiştir. Aynı örnek proje birden fazla kaynak kullanıldığı durumda da kaynak dengelemesi için kullanılmıştır. Birden fazla kaynak kullanımı için kaynak dengelemesi sonrasında elde edilen kaynak histogramı dengelemeden önceki histograma göre daha verimli bir kaynak dağılımı sağlamıştır.Line-of-balance (LOB) methodology produces a work schedule where resource allocation is automatically performed to provide a continuous and uninterrupted use of resources, but the distribution of resources could be further improved by resource leveling even if multiple resources are involved. Resource leveling involves minimizing fluctuations, peaks and valleys in resource utilization without changing the completion time of a construction project. It assumes that there are sufficient resources available, but that the project duration is fixed. Even though LOB is a resource-based scheduling system that is used in projects that exhibit repetitive characteristics, it does not deal with resource leveling. The objective of this research is to develop a genetic algorithm-based model for both single resource leveling and multi-resource leveling model for LOB schedules. The impacts of using different objective functions in leveling resources in schedules established by using LOB methodology is are also investigated in this study. Two LOB schedules that are established for two different resource scenarios of a pipeline project are used to illustrate the performance of these objective functions. It is observed that the objective functions may or may not provide the same optimal resource distribution depending on the number activities and their float distribution. The same pipeline project is used to perform multi-resource leveling. After resource leveling, it is observed that the proposed multi-resource leveling model provides a smoother resource utilization histogram while maintaining optimum productivity.DoktoraPh
