Publication:
Atanacak ekip özelliklerine göre değişken süreye sahip projelerin planlanması için genetik algoritma bazlı bir yöntemin geliştirilmesi

dc.contributor.advisorÖzmutlu, Cenk
dc.contributor.authorÇam, Ömer Nuri
dc.contributor.departmentFen Bilimleri Enstitüsü
dc.contributor.departmentEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
dc.date.accessioned2020-03-11T11:39:10Z
dc.date.available2020-03-11T11:39:10Z
dc.date.issued2011
dc.description.abstractHer iş kullanılan kaynaklara göre farklı sürelerde bitirilebilmektedir. Tüm işletmeler en kısa zamanda en az kaynak kullanarak en kaliteli üretimi ve hizmeti verebilmeyi hedeflemektedirler. Bu nedenle daha pahalı makineler alınmakta ve daha kalifiye işçiler çalıştırılmaktadır. Bu tür kaynaklar kısıtlı olduğu için kaynak dağılımının iyi bir şekilde yapılması gerekmektedir. Birbirine bağlı işler arasında kalan zamanlarda mümkünse kaynakların farklı amaçlarla da kullanılması randımanı artıracaktır.Projeler içerisinde benzer bilgi, kaynak ve başka benzer ihtiyaçlar içeren işler bulunabilmektedir. Bu işler arasında benzer işleri yapabilen kaynakların atanması mümkün olabilmektedir. Bu durumda işgücünün daha iyi paylaşılacağı kesindir.Bu işleri gerçekleştiren kaynaklar içinde insan en önemli faktörlerden biridir. İnsanlar tek bir yeteneğe de sahip değildirler. Bu farklı yönlerinin kullanılması işçilerin de motivasyonunu artıracaktır.Bu çalışma ile, birden çok yeteneği bulunan işçilerin veya kaynakların daha etkin olarak kullanılabileceği gösterilmiştir. Kullanılan genetik algoritma ile heterojen kaynakların / işgücünün iş atamaları yapılmış ve daha az işçi veya kaynak ile işlerin yapılabileceği ve maliyetlerin düşürülebileceği gösterilmiştir.
dc.description.abstractFinishing time of jobs varies based on type of resources. All businesses aim to give best quality as soon as possible to their productions and services while using least resource. For this reason, more expensive and more skilled workers/machines are employeed. This kind of resources are limited so needs to be balanced in a good way. Interconnected processes between the difference purposes may share same resources. This will result good efficiency.Within projects can be found similar needs and informations. So it is possible to assign same resources to these jobs. This will result the best share of the workforce.One of the most important factors in bussiness sector is the human. People do not have a single skill. So if they use their different skills they may be more happy. This will increase their motivation.This study proves that more than one skilled workers can be assigned more efficient. Genetic algorithm is used with the heterogeneous resources/workforces job assignments that shows fewer workers or resources may be done same jobs while reducing costs.
dc.format.extentVIII, 120 sayfa
dc.identifier.citationÇam, Ö. N. (2011). Atanacak ekip özelliklerine göre değişken süreye sahip projelerin planlanması için genetik algoritma bazlı bir yöntemin geliştirilmesi. Yayınlanmamış yüksek lisans tezi. Uludağ Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11452/10017
dc.language.isotr
dc.publisherUludağ Üniversitesi
dc.relation.publicationcategoryTez
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectKaynak kısıtlı proje çizelgeleme
dc.subjectEsnek işgücü planlama
dc.subjectEkip atama
dc.subjectUzmanlık alanına göre kaynakları atama
dc.subjectGenetik algoritma
dc.subjectRCPSP
dc.subjectFlexible workforce planning
dc.subjectCrew assignment
dc.subjectAssigning the resources according to area of expertise
dc.subjectGenetic algorithm
dc.titleAtanacak ekip özelliklerine göre değişken süreye sahip projelerin planlanması için genetik algoritma bazlı bir yöntemin geliştirilmesi
dc.title.alternativeDevelopment of genetic algorithm method for project planning with variable time depends on assigned crew properties
dc.typemasterThesis
dspace.entity.typePublication
local.contributor.departmentFen Bilimleri Enstitüsü/Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
286955.pdf
Size:
3.14 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Placeholder
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: