Kaynak kısıtlı proje çizelgelemede indirgenmiş nakit akışı maksimizasyonu için bir genetik algoritma yaklaşımı

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorŞerifoğlu, Funda Sivrikaya
dc.contributor.authorUlusoy, Gündüz
dc.contributor.authorŞahin, Şule
dc.date.accessioned2021-06-23T18:26:50Z
dc.date.available2021-06-23T18:26:50Z
dc.date.issued2000
dc.departmentBAİBÜ, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, İşletme Bölümüen_US
dc.description.abstractBu çalışmada kaynak kısıtlı proje çizelgelemede indirgenmiş nakit akışını ençoklamak için geliştirilen bir genetik algoritma sunulmaktadır. Problem hem yenilenebilir hem de yenilenemez kaynaklar göz önüne alınarak tanımlanmaktadır. Kaynakların uygulanmasında sonlu sayıda mod söz konusudur. Genetik algoritmada, çok-bileşenli, düzgün, sıralama temelli bir çaprazlama operatörü kullanılmıştır. Bu çaprazlama operatörünün öncüllük kısıtlarını ihlal etmeyişi önemli bir avantaj sağlamaktadır. Genetik algoritmanın parametrelerinin saptanması için bir meta-seviye genetik algoritma uygulanmıştır. Önerilen algoritmanın sınanması için teknik yazında mevcut 93 problemlik bir test problem kümesi kullanılmıştır. Ayrıca, salt yenilenebilir kaynaklar problemi için, özel amaçlı bir algoritma ile karşılaştırma yapılmış ve önerilen algoritmanın özellikle büyük boyutlu problemlerde başarılı olduğu gösterilmiştir.en_US
dc.description.abstractIn this paper, a genetic algorithm (GA) is presented to maximize the discounted cash flow in multi-mode resource constrained project scheduling problem. The problem is defined to include both renewable and nonrenewable resources. A multi-component uniform order-based crossover operator (MCUOX) is employed. An advantage of MCUOX is that it does not violate precedence constraints. A meta-GA is employed to determine the parameters of the GA. A set of 93 problems from the literature is used to test the GA. Furthermore, for the problem with only renewable resources present, the GA approach is compared with a domain specific heuristic and is shown to outperform it especially for large size problems.en_US
dc.identifier.endpage12en_US
dc.identifier.issn1300-3410
dc.identifier.issn2667-7539
dc.identifier.issue2en_US
dc.identifier.startpage2en_US
dc.identifier.trdizinid33840en_US
dc.identifier.urihttps://app.trdizin.gov.tr/makale/TXpNNE5EQXc
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12491/1547
dc.identifier.volume11en_US
dc.indekslendigikaynakTR-Dizinen_US
dc.institutionauthorŞerifoğlu, Funda Sivrikaya
dc.language.isotren_US
dc.relation.ispartofEndüstri Mühendisliğien_US
dc.relation.publicationcategoryDiğeren_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectGenetik Algoritma
dc.subjectGenetic Algorithm
dc.titleKaynak kısıtlı proje çizelgelemede indirgenmiş nakit akışı maksimizasyonu için bir genetik algoritma yaklaşımıen_US
dc.typeOtheren_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
funda-sivrikaya-serifoglu.pdf
Boyut:
207.34 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Tam metin/ Full text
İndir

Koleksiyon

TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
İşletme Bölümü Koleksiyonu