Değiştirilmiş Uyarlanabilir Ağırlık Yöntemi (MAWA), zaman–maliyet optimizasyon problemlerini çözmek için yaygın olarak kullanılan basit bir yöntemdir. MAWA, zaman-maliyet optimizasyonu da dahil olmak üzere çeşitli çok amaçlı optimizasyon problemlerine uygulanabilen esnek ve etkili bir yaklaşımdır. Bu tür problemler genellikle çok amaçlı optimizasyon problemleri olarak ele alınmakta olup, bu problemlerin çözümünde çoğunlukla meta-sezgisel algoritmalar kullanılmaktadır. Bu algoritmalar, çözüm uzayı sınırları içerisinde rastgele başlatılan bir çözüm popülasyonu üzerinde çalışır. MAWA, popülasyondaki tüm bireylere özgül niteliklerini dikkate almadan eşit ağırlık faktörleri atar. Ancak her çözüm, çözüm uzayındaki konumuna bağlı olarak kendine özgü uygunluk özelliklerine sahiptir. Bu çalışmada, Pareto-optimal çözümler elde etmek amacıyla Rao-3 algoritması ile MAWA'nın birleştirildiği çok amaçlı bir optimizasyon modeli sunulmuştur. Teknik literatürden alınan ve 81 ile 146 faaliyet içeren iki inşaat projesi örneği, önerilen MAWA-Rao-3 yönteminin etkinliğini değerlendirmek amacıyla incelenmiştir. Elde edilen sonuçlar, yaklaşık Pareto cepheleri veya neredeyse optimal çözümler üreten önceki modellerin sonuçlarıyla karşılaştırılmıştır. Bulgular, MAWA-Rao-3 algoritmasının inşaat mühendisliği ve yönetimi alanındaki zaman-maliyet dengeleme problemlerini çözmede etkili bir şekilde çalıştığını göstermektedir.
Çok amaçlı optimizasyon Rao-3 algoritması Değiştirilmiş uyarlanabilir ağırlık yaklaşımı Zaman-maliyet optimizasyonu
The Modified Adaptive Weight Approach (MAWA) represents a straightforward method commonly applied to solve time–cost optimization problems. MAWA is a flexible and effective approach that can be applied to various multi-objective optimization problems, including time–cost optimization in construction projects. These algorithms operate on a population of potential solutions that are randomly initialized within the boundaries of the solution space. MAWA assigns uniform weight factors to all individuals in the population without accounting for their specific characteristics. However, each solution possesses unique fitness attributes relative to its position in the solution space. In this study, a multi-objective optimization model combining the Rao-3 algorithm with the MAWA is introduced to generate a set of Pareto-optimal solutions. Two construction project case studies, drawn from existing technical literature and comprising 81 to 146 activities, are analyzed to evaluate the effectiveness of the proposed MAWA-Rao-3 method. The results are benchmarked against those from previously established models that produced approximate Pareto fronts or near-optimal solutions. The findings demonstrate that the MAWA-Rao-3 algorithm performs efficiently in addressing time-cost trade-off problems within the field of construction engineering and management.
Multi-objective optimization Rao-3 algorithm Modified adaptive weight approach Time-cost optimization
| Birincil Dil | İngilizce |
|---|---|
| Konular | İnşaat Yapım Mühendisliği, Mimari Mühendislik |
| Bölüm | Araştırma Makalesi |
| Yazarlar | |
| Gönderilme Tarihi | 12 Haziran 2025 |
| Kabul Tarihi | 27 Kasım 2025 |
| Yayımlanma Tarihi | 19 Aralık 2025 |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2025 Cilt: 33 Sayı: 3 |