Tarihi eser restorasyonu planlaması için bir optimizasyon yaklaşımı

Öz

Bu çalışmada tarihi binalarda yapılması öngörülen restorasyon işlerini planlayacak bir optimizasyon modeli geliştirilmiştir. Literatürde tarihi eser ve kültürel mirasların restorasyon işlerinin modellenmesine yönelik çok az sayıda çalışma bulunmakta olup, bu çalışmaların çoğu yapılacak işleri önceliklendirmeyi amaçlayan çok kriterli karar verme modellerine dayanmaktadır. Tarihi eser restorasyonu pahalı ve uzun süren bir süreçtir. Restorasyonu devam eden eserlerin ziyarete kapalı olacağı varsayımı altında eserlerin kültürel, sosyal ve ekonomik önemi göz önünde bulundurulduğunda, restorasyon işlerinin optimize edilmesinin önemi anlaşılmaktadır. Ancak, yöneylem araştırması literatüründe bu problemi bahsedilen kapsamda ele alan herhangi bir çalışmaya rastlanmamıştır. Bir binadaki kusurları düzeltmek için gereken minimum eylemler dizisinin “iş” olarak adlandırıldığı durumda, bir binada farklı kusurlardan ötürü birden fazla “iş” olabileceği varsayımı yapılabilir. Eserlerin restorasyonu için ayrılan sınırlı bütçeye göre restorasyon işlerinin iş paketlerine atanması ve çizelgelenmesi gerekmektedir. Bütçe kısıtlı olduğundan, belirli bir dönem için ayrılan bütçenin tamamı yalnızca bir iş paketi için ayrılmaktadır. Yani iş paketleri paralel olarak yürütülemez, bir iş paketi tamamlanmadan yeni iş paketi başlayamaz. Benzer türdeki işlerin aynı ekipler tarafından yapılabileceği düşünülebilir. Birbirine yakın mesafelerde bulunan farklı tarihi eserler için benzer işlerin, aynı ekipler tarafından yapılmasının sağlayacağı ekonomik avantajlar bulunmaktadır. Bir eserdeki restorasyon işlerinin tümü tamamlanmadan binanın kullanıma/ziyarete kapalı kalacağı varsayımı altında, binaların restorasyon işlerinin mümkün olduğunca erken bitirilmesi hedeflenebilir. Bu kapsamda, geliştirilen matematiksel model ile işlerin benzerlik ve coğrafi yakınlıkları dikkate alınarak iş paketlerine atanması ve böylece kısıtlı bütçe koşullarında optimal atama ve çizelgeleme yapılması amaçlanmaktadır.

Anahtar Kelimeler

• Restorasyon
• Optimizasyon
• Atama
• Çizelgeleme

An optimization approach for historical building restoration planning

Abstract

In this study, an optimization model has been developed to plan the restoration works envisaged to be done in historical buildings. There are very few studies in the literature on modeling the restoration works of historical monuments and cultural heritages, and most of these studies are based on multi-criteria decision-making models that aim to prioritize the works to be done. Restoration of historical monuments is an expensive and long process. Considering the cultural, social and economic importance of the buildings under the assumption that the works under restoration will be closed to visitors, the importance of optimizing the restoration works is understood. However, no study has been found in the operations research literature that deals with this problem in the scope mentioned. Where the minimum set of actions required to correct defects in a building is termed a 'work', it can be assumed that there may be more than one 'work' due to different defects in a building. Restoration works need to be assigned to work packages and scheduled according to the limited budget allocated for the restoration of the works. Since the budget is limited, the entire budget allocated for a certain period is reserved for only one work package. That is, work packages cannot be executed in parallel, a new work package cannot be started before a work package is completed. It is conceivable that similar types of work could be done by the same teams. There are economic advantages for similar works to be done by the same teams for different historical buildings located at close distances to each other. Under the assumption that the building will remain closed to use/visit before all the restoration works on a work are completed, it can be aimed to complete the restoration works of the buildings as early as possible. In this context, with the developed mathematical model, it is aimed to assign the works to the work packages by taking into account their similarity and geographical proximity, thus making optimal assignment and scheduling under limited budget conditions.

Keywords

• Restoration
• Optimization
• Assignment
• Scheduling

Kaynakça

1. [1] Turskis Z, Zavadskas EK, Kutut V. “A model based on arasg and ahp methods for multiple criteria prioritizing of heritage value”. International Journal of Information Technology & Decision Making, 12(01), 45-73, 2013.
2. [2] Kim CJ, Yoo WS, Lee UK, Song KJ, Kang KI, Cho H. “An experience curve-based decision support model for prioritizing restoration needs of cultural heritage”. Journal of Cultural Heritage, 11(4), 430-437, 2010.
3. [3] E. Costa CAB, Oliveira RC. “Assigning priorities for maintenance, repair and refurbishment in managing a municipal housing stock”. European Journal of Operational Research, 138(2), 380-391, 2002.
4. [4] Deniz MŞ. “İstanbul’da 2003-2017 yılları arasında gerçekleştirilen restorasyon ve onarımların sayısal verilerle değerlendirilmesi ve eski envanter bulgularına göre analizi”. Restorasyon ve Konservasyon Çalışmaları Dergisi, 22(1), 87-91, 2019.
5. [5] Causevic A, Rustempasic N. “Methodology for the restoration of heritage properties”. IX Congreso Internacional de Rehabilitacion del Patrimonio Arquitectonico y Edificacion, Sevilla, Spain, 9-11 June 2008.
6. [6] Vodopivec B, Zarnic R, Tamosaitiene J, Lazauskas M, Selih J. “Renovation priority ranking by multi-criteria assessment of architectural heritage: the case of castles”. International Journal of Strategic Property Management, 18(1), 88-100, 2014.
7. [7] Ünal ZG. Kültürel Mirasın Korunması. İstanbul Valiliği. İstanbul Proje Koordinasyon Birimi (İPKB) İSMEP Rehber Kitaplar. İstanbul, Türkiye, 2014.
8. [8] Morkunaite Z, Kalibatas D, Kalibatiene D. “A bibliometric data analysis of multi-criteria decision making methods in heritage buildings”. Journal of Civil Engineering and Management, 25(2), 76-99, 2019.

9. [9] Perng YH, Juan YK, Hsu HS. “Genetic algorithm-based decision support for the restoration budget allocation of historical buildings”. Building and Environment, 42(2), 770-778, 2007.
10. [10] Roy B, Present M, Silhol D. “A programming method for determining which paris metro stations should be renovated”. European Journal of Operational Research, 24(2), 318-334, 1986.
11. [11] Tupenaite L, Zavadskas EK, Kaklauskas A, Turksis Z, Seniut M. “Multiple criteria assessment of alternatives for built and human environment renovations”. Journal of Civil Engineering and Management, 16(2), 257-266, 2010.
12. [12] Davis EW. “Project scheduling under resource constraintshistorical review and categorization of procedures”. AIIE Transactions, 5(4), 297-313, 1973.
13. [13] Hartmann S, Briskorn D. “An updated survey of variants and extensions of the resource-constrained project scheduling problem”. European Journal of Operational Reseach, 297(1), 1-14, 2022.
14. [14] Van Eynde R,Vanhoucke M. “Resource-constrained multiproject scheduling: benchmark datasets and decoupled scheduling”. Journal of Scheduling, 23(3), 301-325, 2020.
15. [15] Gonçalves JF, Mendes JJM, Resende MGC. “A genetic algorithm for the resource constrained multi-project scheduling problem”. European Journal of Operational Reseach, 189(3), 1171-1190, 2008.
16. [16] Lee CY, Lei L. “Multiple-project scheduling with controllable project duration and hard resource constraint: some solvable cases”. Annals of Operations Research, 102(1), 287-307, 2001.
17. [17] Van Eynde R, Vanhoucke M. “New summary measures and datasets for the multi-project scheduling problem”. European Journal of Operational Research, 299(3), 853-868, 2022.
18. [18] Issa S, Tu Y. “A survey in the resource-constrained project and multi-project scheduling problems”. Journal of Project Management, 5(2), 117-138, 2020.
19. [19] Wauters T, Kinable J, Smet P, Vancroonenburg W, Berghe GV, Verstichel J. “The multi-mode resource-constrained multi-project scheduling problem”. Journal of Scheduling, 19(3), 271-283, 2016.
20. [20] Arratia-Martinez NM, Hernandez-Gonzales NM, LopezIrarragorri F. “Project portfolio selection and scheduling with resource allocation, synergies, and project divisibility”. Mathematical Problems in Engineering, 2021. https://doi.org/10.1155/2021/4163287.
21. [21] Kim KW, Yun YS, Yoon JM, Gen M, Yamazaki G. “Hybrid genetic algorithm with adaptive abilities for resourceconstrained multiple project scheduling”. Computers in Industry, 56(2), 143-160, 2005.
22. [22] Subulan K. “ An interval programming based approach for fully uncertain resourceconstrained project scheduling problem considering project manager’s”. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 25(4), 481-497, 2019.
23. [23] Tofighian AA, Naderi B. “Modeling and solving the project selection and scheduling”. Computers & Industrial Engineering, 83, 30-38, 2015.
24. [24] Wang Z, Esangbedo MO, Bai S. “Project portfolio selection based on multi-project synergy”. Journal of Industrial and Management Optimization, 19(1), 117-138, 2021.
25. [25] Zhang X, Hipel KW, Tan Y. “Project portfolio selection and scheduling under a fuzzy environment”. Memetic Computing, 11(4), 391-406, 2019.
26. [26] Li X, Fang SC, Guo X, Deng Z, Qi J. “An extended model for project portfolio selection with project divisibility and interdependency”. Journal of Systems Science and Systems Engineering, 25(1), 119-138, 2016.
27. [27] Arratia M NM, Lopes I F, Schaeffer SE, Cruz-Reyes L. “Static r&d project portfolio selection in public organizations”. Decision Support Systems, 84(c), 53-63, 2016.