Bu çalışmada, ilk önce problem ortaya konulmuş ve daha sonra çalışmanın amacına uygun olarak eldeki verilere dayanarak bu probleme geleneksel yaklaşımların dışında bir yöntemle çözüm arayışına girilmiştir. Bu arayış esnasında geleneksel proje planlama tekniklerinden Kritik Yol Yöntemi de kullanılmıştır. Daha sonra, bu yöntemden çok daha farklı bir yöntem olan HP modeli kullanılarak belirlenen belirli hedeflere yönelik olarak projenin bitiş süresi ve maliyetinin nasıl değiştiği hesaplanmıştır. HP modelindeki hedeflerin belirsizliğinden hareketle de bu çalışmanın ana amacı olan BHP modeline geçiş yapılmıştır. Bu geçiş yapılırken BHP’nın temelini oluşturan üyelik fonksiyonlarının belirlenmesi gereği ortaya çıkmış bunları belirlemek için de hem karar vericinin deneyimlerinden hem de çözüm hakkında öngörü sağladığından dolayı HP modelinin çözüm aralıklarından yararlanılmıştır. Üyelik fonksiyonlarının grafikleri belirlendikten sonra hedeflerin niceliğine göre üyelik fonksiyonları matematiksel olarak ifade edilmiş ve önceki bölümlerde açıklanan denklem (5.5) modeline göre çözüm yapılmıştır.
Sonuçlar karşılaştırıldığı zaman, HP modeli ile BHP modeli arasında ilk bakışta pek bir fark görülmemesine karşın dikkat edilince BHP modelinin HP modeline göre artıları ortaya çıkmaktadır. Bunların en önemlisi BHP modelinin hedefleri en yüksek başarı düzeyiyle sağlamayı amaçlarken HP modelinin sadece hedefleri sağlamayı yeterli görmesidir. Benzer bir şekilde, HP modeliyle yapılan çözümlerde sadece çözüm bulunabilmekte ancak bu çözüm modeli kısmen ya da tamamen
belirtilen sonuçlar ve BHP’nin burada belirtilen avantajları nedeniyle proje planlamasında geleneksel yöntemlerin yerine BHP modelini kullanmak karar verici ve projeler açısından daha yararlı ve iyi sonuçlar verebilir.
Her ne kadar bu çalışmada önerilen model yeterli ve iyi sonuçlar verse de en iyi yöntemi bulmak için gelecekte farklı uygulama alanlarında BHP modeli uygulamaları yapılmalıdır. Bu çalışmadan farklı olarak, gelecekteki çalışmalarda kısıtların ve birbiriyle çatışan hedeflerin sayısı artırılmalıdır. Bunun için de daha karmaşık projelerin planlanmasında BHP modeli kullanılmalıdır. Özellikler üretim yapan işletmelerdeki birçok departmanın aynı anda faaliyet gösterdiği projeler tercih edilmelidir. Bu çalışmada uygulamaları yapılamayan örneğin hedeflerin önceliklendirilmesi, hedeflerin kabul edilebilir sapmaları gibi BHP kısıtları da gelecekte oluşturulacak modellere eklenebilir. Çok önemli bir başka alan olarak projenin toplam başarı düzeyi için de hedefler belirlenmeli, projede buna göre gerekli düzenlemeler yapılmalıdır.
Sonuç olarak, bu çalışmada önerilen BHP yaklaşımı proje planlamasında başarılı sonuçlar vermektedir. İlk uygulamadaki zorluklar, üyelik fonksiyonlarının belirlenmesinde yaşanabilecek olumsuzluklara rağmen en azından HP yaklaşımı kadar iyi sonuçlar elde edilebilmektedir. Dolayısıyla belirsizliğin ve süreçlerin karmaşıklığının arttığı günümüz dünyasındaki proje uygulamaları için BHP önerilebilecek bir modeldir.
KAYNAKLAR
Bandemer, H., & Gottwald, S., (1995), Fuzzy Sets, Fuzzy Logic, Fuzzy Methods with Applications., John Wiley & Sons : Chichester.
Barutçugil, İ.S., (1984), Büyük Ölçekli Yatırım Projelerinin Yönetimi., Uludağ Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 5/2, p. 162. Barutçugil, İ.S., (1988), Üretim Sistemi ve Yönetim Teknikleri., Uludağ
Üniversitesi Yayınları : Bursa.
Baykasoglu, A., (2001), Moapps 1.0: Aggregate Production Planning Using The Multiple-Objective Tabu Search, International Journal Of Production Research, 39, 3685–3702.
Charnes, A. & Cooper, W.W., (1961), Management Models and Industrial Applications of Linear Programming., Wiley : New York.
Charnes, A., ve diğ., (1955), Optimal Estimation of Executive Compensation by Linear Programming., Management Science, vol. 1, no. 2, 138-151. Chen, L.-H., & Tsai, F.-C., (2001), Fuzzy Goal Programming with Different
Importance and Priorities., European Journal of Operational Research, 133, 548-556.
Cleland, D.I., (1990), Project Management: Strategic Design and Implementation., TAB Professional and Reference Books : USA.
Dubois, D. & Prade, H., (1983), Ranking Fuzzy Numbers in the Setting of Possibility Theory., Information Science, 30, p. 183-224
Dubois, D. & Prade, H., (1985), Review of Fuzzy Set Aggregation Connectives., Information Science, 36, p. 85-121.
Goguen, J.A., (1967), L-fuzzy Sets., J. Math. Anal. Appl., 18, p. 145-174. Goguen, J.A., (1969), The Logic of Inexact Concepts., Synthese,19, 325-373.
Halaç, O., (1995), Kantitatif Karar Verme Teknikleri., Alfa Basım YayımDağıtım, İstanbul. Hannan, E.L., (1981a), Linear Programming with Multiple Fuzzy Goals., Decision
Sciences, 6 (3), 235-248.
Hannan, E.L., (1981b), On Fuzzy Goal Programming., Decision Sciences, 12 (3), 522-531.
Heizer, J., Render, B., (2001), Operations Management, Prentice-Hall : New Jersey.
http://en.wikipedia.org/wiki/Human_height
Hwang, C.-L., Abu S.M., M., (1979), Multiple Objective Decision Making: Methods and Applications: A State-of-the-Art Survey., Springer-Verlag : Berlin.
Jenkins, N., (2006), A Project Management Primer or “a guide to making projects work (v2.0)”., Creative Commons : San Fransisco.
Kim, J.S., & Whang, K.-S., (1998), A Tolerance Approach to the Fuzzy Goal Programming Problems with Unbalanced Triangular Membership Function., European Journal of Operational Research, 107, 614-624.
Lee, K.H., (2005), First Course on Fuzzy Theory and Applications., Springer-Verlag : New York.
Leung, Stephen C.H., Yue Wu & Lai, K.K., (2003), Multi-Site Aggregate Production Planning With Multiple Objectives: A Goal Programming Approach., Production Planning & Control., Vol. 14, No. 5, 425–436. Lindo Systems, (2003), Project Planning with PERT / CPM : Application Survey
Paper.
Maria, A., ve diğ., (2003), Linear Physical Programming For Production Planning Optimization., Engineering Optimization, Vol. 35 (1) , pp. 19–37.
Mohamad, R.H., (1997), The Relationship Between Goal Programming and Fuzzy Programming., Fuzzy Sets and Systems, 89, 215-222.
Nagarur, N., Vrat, P., & Duongsuwan, W., (1997), Production Planning And Scheduling For Injection Moulding Of Pipe Fittings: A Case Study., International Journal Of Production Economics, 53, 157-170
Narasimhan, R., (1980), Goal Programming in a Fuzzy Environment., Decision Sciences, 11, 325-336.
Ozan, T., (1986), Applied Mathematical Programming for Engineering and Production Management., Prentice-Hall : New Jersey.
Shtub, A., Bard, J.F., Globerson, S., Project Management: Engineering, Technology and Implementation., Prentice-Hall : New Jersey.
Spinner, M.P., (1997), Project Management., Prentice-Hall : New Jersey. Şen, Z., (2001), Bulanık Mantık ve Modelleme İlkeleri., Bilge Kültür Sanat .
İstanbul.
Temiz Kutlu, N., (2001), Proje Planlama Teknikleri ve PERT Tekniğinin İnşaat Sektörü Uygulanması Üzerine Bir Çalışma., Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt 3, Sayı 2.
Tiwari, R.N., Dharmar, S., & Rao, J.R., (1987), Fuzzy Goal Programming – An Additive Model., Fuzzy Sets and Systems, 24, 27-34.
Wang, R.-C. & Liang, T.-F., (2004), Project Management Decisions with Multiple Fuzzy Goals., Construction Management and Economics, 22, 1047-1056. Winston, W.L., (1994), Operations Research : Applications and Algorithms.,
Duxbury Press : California.
Woodall, W.H. & Davids, R.E., (1994), Fuzzy Models – What are They and Why?, IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2(1), p. 43-45.
Wu, N. & Coppins, R., (1981), Linear Programming and Extensions., McGraw-Hill Inc. : New York.
www2.aku.edu.tr/hozutku/sayfalar/klasik.doc
Yang, T., Ignizio, J.P., & Kim, H.-J., (1991), Fuzzy Programming with Nonlinear Membership Functions: Piecewise Linear Approximation., Fuzzy Stes and Systems, 11, 39-53.
Yılmaz, E., (2005), Amaç Programlama Tekniği ve Orman Kaynakları Planlamasına Uygulaması Örnekleri., DOA Dergisi, Sayı 11, 113-149.
Zadeh, L.A., (1965), Fuzzy Sets., In Control, 8, p. 338-353.
Zimmermann, H.J., (1978), Fuzzy Programming and Linear Programming with Several Objective Functions., Fuzzy Sets and Systems, 1, 45-55.
Zimmermann, H.J., (1983), Fuzzy Mathematical Programming., Fuzzy Sets and Systems, 10 (4), 291-298.
Zimmermann, H.J., (1990), Fuzzy Set Theory and Its Applications., Kluwer Academic Publishers : Boston.