Proje Çizelgeleme Problemlerinde Gri Kurt Optimizasyon Algoritması: Müze Tasarım Sektöründe Bir Uygulama
Özet Görüntüleme: 10
/ 
PDF İndirme: 1
Anahtar Kelimeler:
Proje Çizelgeleme, Çizelgeleme Problemleri, Meta Sezgisel Yöntemler, Gri Kurt OptimizasyonuÖzet
Bu araştırmada müze tasarım sektöründe faaliyet gösteren bir işletmenin proje yönetiminde karşılaşmış olduğu bir çizelgeleme problemine meta sezgisel algoritmalardan Gri Kurt Algoritması (GWO) yardımıyla çözüm getirilmesi hedeflenmiştir. Araştırmada ele alınan proje çizelgeleme problemine ilişkin 19 farklı etkinliğin tamamlanma süreleri, etkinliklerin hangi ekipler tarafından üstlenileceği, etkinliklere ilişkin öncüller ve problemde karşılaşılan kısıtlar bilinmektedir. İç mimari tasarımı ve sergi alanlarının oluşturulmasına yönelik işlemlerin ele alındığı çizelgeleme probleminde tamamlanma süresinin minimize edilmesi hedeflenmiştir. Problemin verilerine ve problemin kısıtlarına yönelik Python programlama dilinde gri kurt algoritmasının çözümü elde edilmiştir. Bu operasyonel işlem için firma yetkilileri tarafından 260 gün(süre) tamamlanma süresi belirlenmiş, kritik yol (CPM) metodu ile de 242 gün(süre) olarak tamamlanma süresinin hesaplanması karşın uygulanan yöntem kısıtlar ve değişkenler çerçevesinde işlerin yeniden sıralamasını gerçekleştirerek 213 gün(süre) sonucuna ulaşmıştır. Bu sonuç belirlenen sürelere kıyasla başarılı bir sonuç elde etmiştir. Bu yönüyle de müze tasarım sektöründe karşılaşılan gerçek bir operasyonel sürece ait problemin başarılı bir sonuç elde edilerek çözümlenmesi araştırmanın özgünlüğünü ortaya koymaktadır.
Referanslar
Blum, C. and Roli, A. (2003). Metaheuristics in Combinatorial Optimization: Overview and Conceptual Comparison. ACM Computing Surveys (CSUR), 35(3): 268-308.
Brucker, P., Drexl, A., Möhring, R., Neumann, K. and Pesch, E. (1999). Resource-Constrained Project Scheduling: Notation, Classification, Models, and Methods. European Journal of Operational Research, 112(1): 3-41.
Brucker, P. and Kampmeyer, T. (2005). Tabu Search Algorithms for Cyclic Machine Scheduling Problems. Journal of Scheduling, 8: 303-322.
Burke, E. K. and Kendall, G. (2005). Search Methodologies: Introductory Tutorials in Optimization and Decision Support Techniques. Springer.
Chen, S., Zheng, J. and Zhang, W. (2025). A Cooperative Grey Wolf Optimizer For The Joint Flowshop Scheduling Problem With Sequence-Dependent Set-Up Time. Engineering Optimization, 57(3): 739-761.
Çorumlu, V., Atalay, K. D. ve Dinler, E. (2024). Proje Çizelgelemede Bulanık Doğrusal Programlama İle Yeni Bir Yöntem Önerisi: Yazılım Projesinde Uygulama. Journal of Turkish Operations Management, 8(1): 20-38.
Demeulemeester, E. and Herroelen, W. (2002). Project Scheduling: A Research Handbook. Kluwer Academic Publishers.
Ebesek, Ş. ve Yaman, H. (2019). Kaynak Kısıtlı Proje Çizelgeleme Probleminde Tekrarsız Kromozom Destekli Paralel Genetik Algoritma Uygulaması. Journal of International Social Research, 12(62).
Falk, J. H. and Dierking, L. D. (2013). The Museum Experience Revisited. Walnut Creek, CA: Left Coast Press.
Gantt, H. L. (1919). Organizing for Work. Harcourt, Brace and Howe.
Glover, F. and Kochenberger, G. A. (2006). Handbook of Metaheuristics, Resende, M.G.C., Ribeiro, C.C., Glover, F. and Marti, R. (Eds.), Scatter Search and Path-Relinking:Fundamentals, Advances, and Applications (pp. 1-20). Springer.
Hartmann, S. (2001). Project Scheduling with Multiple Modes: A Genetic Algorithm. Annals of Operations Research, 102: 111-135.
Türkiye İstatistik Kurumu (2022) Erişim Adresi: https://data.tuik.gov.tr/Bulten/Index?p=Kulturel-Miras-Istatistikleri-2022 , Erişim Tarihi (07.09.2024).
Huang, X., Xie, M., An, D., Su, S. and Zhang, Z. (2024). Task Scheduling in Cloud Computing Based on Grey Wolf Optimization with A New Encoding Mechanism. Parallel Computing, 122: 103111.
Jadhav, A. N. and Gomathi, N. (2018). WGC: Hybridization of Exponential Grey Wolf Optimizer with Whale Optimization for Data Clustering. Alexandria Engineering Journal, 57(3): 1569-1584.
Jiang, T. and Zhang, C. (2018). Application of Grey Wolf Optimization for Solving Combinatorial Problems: Job Shop and Flexible Job Shop Scheduling Cases. Ieee Access, 6: 26231-26240.
Kadalia, K., Shah, V. and Kadam, R. (2017). Comparative Study of Grey Wolf Optimization with Different Optimization Algorithms for Optimal Power Flow Solutions. IEEE Transactions on Power Systems, 32(2): 1383-1394.
Karakoyun, M., (2021). Çok Amaçlı Optimizasyon Problemlerinin Çözümü İçin Kurbağa Sıçrama Ve Gri Kurt Optimizasyonu Algoritmaları Tabanlı Hibrit Bir Yöntemin Geliştirilmesi. Doktora Tezi. Konya: Konya Teknik Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü.
Kerzner, H. (2017). Project Management: A Systems Approach to Planning, Scheduling, and Controlling (12th ed.). Wiley.
Kolaylıoğlu, Ö. (2006). İnşaat Sektöründe Proje Yönetimi ve Proje Yöneticisi. Dokuz Eylül Üniversitesi. Yüksek Lisans Tezi. İzmir: Sosyal Bilimler Enstitüsü
Kolisch, R. and Hartmann, S. (2006). Experimental İnvestigation of Heuristics for Resource-Constrained Project Scheduling: An Update. European Journal of Operational Research, 174(1): 23-37.
Kurt, Ö. (2006). Proje Planlama Ve Programlama Teknikleri Ve İnşaat Sektörüne Ait Bir Uygulaması. Yüksek Lisans Tezi. Antalya: Akdeniz Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
Mirjalili, S., Mirjalili, S. M. and Lewis, A. (2014). Grey Wolf Optimizer. Advances İn Engineering Software, 69: 46-61.
PMI (Project Management Institute). (2017). A Guide to The Project Management Body of Knowledge(6th ed.). Project Management Institute.
Rasmussen, R. V. and Sørensen, K. (2000). The Use of Genetic Algorithms in Project Scheduling. Computers & Operations Research, 27(6): 527-541.
Ruiz, R. and Stützle, T. (2007). A Simple and Effective İterated Greedy Algorithm for The Permutation Flowshop Scheduling Problem. European journal of operational research, 177(3): 2033-2049.
Thierauf, R. J. and Klekamp, R. C. (1975). Decision Making Through Operations Research. Wiley & Sons
Tolouei, K. and Moosavi, E. (2020). Production Scheduling Problem and Solver İmprovement Via İntegration of The Grey Wolf Optimizer into The Augmented Lagrangian Relaxation Method. SN Applied Sciences, 2(12): 1963.
Van Rossum, G. and Drake, F. L. (2009). Introduction to PYTHON 2.6. CreateSpace.
Vanhoucke, M. (2012). Project Management with Dynamic Scheduling: Baseline Scheduling, Risk Analysis and Project Control. Springer.
Yilmaz, M., Dede, T. and Grzywiński, M. (2023). Investigating Multi-Objective Time, Cost, and Risk Problems Using The Grey Wolf Optimization Algorithm. Construction of Optimized Energy Potential Budownictwo o Zoptymalizowanym Potencjale Energetycznym, 12(1): 79-86.
Zhang, S. and Zhou, Y. (2015). Grey Wolf Optimizer Based on Powell Local Optimization Method for Clustering Analysis. Discrete Dynamics in Nature and Society, 2015(1): 481360.
Zhou, K., Tan, C., Zhao, Y., Yu, J., Zhang, Z. and Wu, Y. (2024). Research On Solving Flexible Job Shop Scheduling Problem Based On İmproved GWO Algorithm SS-GWO. Neural Processing Letters, 56(1): 26.
İndir
Yayınlanmış
Nasıl Atıf Yapılır
Sayı
Bölüm
Lisans
Telif Hakkı (c) 2025 Journal of Academic Opinion
Bu çalışma Creative Commons Attribution 4.0 International License ile lisanslanmıştır.
