Endüstri Mühendisliği Bölümü Koleksiyonu

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.12573/204

Browse

Filters

2017 - 201912020 - 20241

Settings

End date: 2024Subject: search.filters.subject.Project Scheduling

Search Results

Now showing 1 - 2 of 2
  • Research Project
    Proje Yönetimi Kapsamında Serim Kesme/Önleme Modellerinin ve Çözüm Yöntemlerinin Geliştirilmesi
    (TUBİTAK, 2017) Akgün, İbrahim
    Serim/Şebeke Kesme/Önleme (Problemi (SKP)’nde, serim kullanıcısı ve önleyici olmak üzere_x000D_ birbiri hakkında yeterli bilgiye sahip iki rakip bulunmaktadır. Serim kullanıcısı, işlettiği serimi_x000D_ optimal şekilde kullanmak isterken; önleyici, serim kullanıcısının serimi etkin şekilde_x000D_ kullanmasını elindeki kısıtlı kaynaklarla önlemeye çalışır. SKP’nin, uyuşturucu trafiğini_x000D_ engellemek için timlerin konuşlandırılacağı yerlerin tespit edilmesinden hava füze savunması_x000D_ için antibalistik füzelerin yerlerinin seçilmesine, bir şehrin elektrik şebekesindeki kritik_x000D_ noktaların bulunmasından bir hastalığın yayılmasını engellemek için alınması gereken_x000D_ tedbirlere kadar çok farklı yelpazede uygulamaları mevcuttur. Diğer yandan, ortaya çıkan iki_x000D_ seviyeli matematiksel modellerin çözümü zordur ve özel yöntemlerin geliştirilmesini_x000D_ gerektirmektedir. Bu nedenlerle, SKP birçok araştırmacının ilgi odağı haline gelmiş ve bu_x000D_ durum çalışmamızın da motivasyon kaynağı olmuştur. Bu projede, SKP, özel olarak proje_x000D_ yönetimi kapsamında ele alınmıştır. Literatürde, proje şebekelerinde SKP’nin uygulanmasına_x000D_ ilişkin sadece iki çalışma bulunmaktadır. Her iki çalışmada, temel ve hızlandırılmış CPM_x000D_ modelleri esas alınmıştır. Proje şebekelerinin çok farklı türleri olduğu ve çok geniş bir_x000D_ yelpazede uygulama alanının olması hususları birlikte değerlendirildiğinde, literatürde çok_x000D_ önemli bir boşluk olduğu görülmektedir. Bu çalışmanın amacı da, söz konusu tespitten_x000D_ hareketle, proje şebekelerinde önleme konusuna sistematik ve bütüncül bir yaklaşım_x000D_ geliştirmektir. Bu bağlamda, modelleme açısından birbirinden farklılıklar arz eden proje_x000D_ şebekeleri için önleme modelleri ve çözüm yöntemleri geliştirilmiştir. Çalışmada, temel ve_x000D_ hızlandırılmış CPM, zaman/maliyet takas problemi kapsamında CPM, yenilenebilir kaynak_x000D_ durumunda CPM ve PERT tabanlı proje şebekeleri ele alınmıştır. Anılan problemler için, ilk_x000D_ olarak iki seviyeli (maks-min) önleme modelleri geliştirilmiştir. Müteakiben, iki seviyeli_x000D_ modellerin bazıları, dualite özelliğinden istifade edilerek, optimizasyon programları ile_x000D_ çözülebilecek tek seviyeli hale getirilmiştir. Dualite özelliğinin kullanılamadığı problemler için,_x000D_ ayrıştırma algoritmaları geliştirilmiştir. Modeller ve ayrıştırma algoritmaların performansları,_x000D_ çeşitli problemler kullanılarak test edilmiştir.
  • Article
    Citation - WoS: 23
    Citation - Scopus: 29
    A Simulation-Based Approximate Dynamic Programming Approach to Dynamic and Stochastic Resource-Constrained Multi-Project Scheduling Problem
    (Elsevier, 2024) Satic, U.; Jacko, P.; Kirkbride, C.
    We consider the dynamic and stochastic resource -constrained multi -project scheduling problem which allows for the random arrival of projects and stochastic task durations. Completing projects generates rewards, which are reduced by a tardiness cost in the case of late completion. Multiple types of resource are available, and projects consume different amounts of these resources when under processing. The problem is modelled as an infinite -horizon discrete -time Markov decision process and seeks to maximise the expected discounted long -run profit. We use an approximate dynamic programming algorithm (ADP) with a linear approximation model which can be used for online decision making. Our approximation model uses project elements that are easily accessible by a decision -maker, with the model coefficients obtained offline via a combination of Monte Carlo simulation and least squares estimation. Our numerical study shows that ADP often statistically significantly outperforms the optimal reactive baseline algorithm (ORBA). In experiments on smaller problems however, both typically perform suboptimally compared to the optimal scheduler obtained by stochastic dynamic programming. ADP has an advantage over ORBA and dynamic programming in that ADP can be applied to larger problems. We also show that ADP generally produces statistically significantly higher profits than common algorithms used in practice, such as a rule -based algorithm and a reactive genetic algorithm.