Optimum solution of time-cost trade-off problem has significant importance since it provides the highest profit opportunity. For this reason, exact, heuristic, and meta-heuristic algorithms are adapted to obtain the optimum or near-optimum solution. However, heuristic algorithms may not always converge into the global optimum, while meta-heuristic algorithms require significant computation to converge into global optimum and exact methods are complex for construction planners to implement. Therefore, minimum cost-slope based fast converging network analysis algorithm, which provides optimum or near-optimum solutions, is proposed for discrete time-cost trade-off problem. The algorithm searches the global optimum through the feasible crashing options. Number of feasible crashing options increase tremendously in large projects. Therefore, an elimination algorithm is embedded to reduce the number of crashing options. The crashing option with the lowest unit crashing cost is executed and global optimum is searched by stepwise crashing. Tests on 18 and 63-Activity projects revealed that the network analysis algorithm converges to optimum or near-optimum solution by only one percent of the computational demand of meta-heuristic algorithms. Consequently, the proposed heuristic algorithm is a convenient optimization method for the solution of time-cost trade-off problem.

Purpose: Exact solution of time–cost trade-off problem (TCTP) by the state-of-the-art meta-heuristic algorithms can be obtained for small- and medium-scale problems, while satisfactory results cannot be obtained for large construction projects. In this study, a hybrid heuristic meta-heuristic algorithm that adapts the search domain is developed to solve the large-scale discrete TCTP more efficiently.Design/methodology/approach: Minimum cost slope–based heuristic network analysis algorithm (NAA), which eliminates the unfeasible search domain, is embedded into differential evolution meta-heuristic algorithm. Heuristic NAA narrows the search domain at the initial phase of the optimization. Moreover, activities with float durations higher than the predetermined threshold value are eliminated and then the meta-heuristic algorithm starts and searches the global optimum through the narrowed search space. However, narrowing the search space may increase the probability of obtaining a local optimum. Therefore, adaptive search domain approach is employed to make reintroduction of the eliminated activities to the design variable set possible, which reduces the possibility of converging into local minima.Findings: The developed algorithm is compared with plain meta-heuristic algorithm with two separate analyses. In the first analysis, both algorithms have the same computational demand, and in the latter analysis, the meta-heuristic algorithm has fivefold computational demand. The tests on case study problems reveal that the developed algorithm presents lower total project costs according to the dependent t-test for paired samples with α = 0.0005.Research limitations/implications: In this study, TCTP is solved without considering quality or restrictions on the resources.Originality/value: The proposed method enables to adapt the number of parameters, that is, the search domain and provides the opportunity of obtaining significant improvements on the meta-heuristic algorithms for other engineering optimization problems, which is the theoretical contribution of this study. The proposed approach reduces the total construction cost of the large-scale projects, which can be the practical benefit of this study.

In this paper, we present a novel memetic algorithm (MA) for the solution of the resource leveling problem (RLP). The evolutionary framework of the MA is based on integration of a genetic algorithm and simulated annealing methods along with a resource leveling heuristic. The main objective of the proposed algorithm is to integrate complementary strengths of different optimization methods and incorporate the individual learning as a separate process for achieving a successful optimization method for the RLP. The performance of the MA is compared with the state-of-the-art leveling methods. For small instances up to 30 activities, mixed-integer linear models are presented for two leveling metrics to provide a basis for performance evaluation. The computational results indicate that the new integrated framework of the MA outperforms the state-of-the-art leveling heuristics and meta-heuristics and provides a successful method for the RLP. The limitations of popular commercial project management software are also illustrated along with the improvements achieved by the MA to reveal potential contributions of the proposed integrated framework in practice.

İnşaat işlerinin çevre üzerindeki olumsuz etkilerinin belirlenmesi ve analizi önemli bir araştırma alanıdır. Bir binanın inşası için çok sayıda iş kaleminin uygulanması gerekliliği ve yapı malzemesi seçeneklerinin çok sayıda olması bina inşaatlarının gömülü enerji ve karbon salınımı analizlerinin yapılmasını zorlaştırmaktadır. Belirtilen zorluğun aşılması için bu çalışmada çerçeve bir sistem geliştirilmiştir. Kırsal alanda inşa edilebilecek tek katlı tipik bir yapının inşaat kalemleri belirlenerek farklı yapım seçenekleri hazırlanmıştır. Tüm yapım seçeneklerinin birim iş miktarı için gereken malzeme miktarları, iş makinesi kullanımı ve enerji gereksinimi belirlenmiştir. Seçilen iş kalemine göre değişebilecek metraj değerlerinin tam doğrulukta hesaplanabilmesi için yapı elemanları ve yapım alternatifleri arasında anlamsal ilişkiler kurulmuştur. Metraj değerleri ile birim iş tarifleri eşleştirilerek yapının inşasının neden olacağı maliyet, gömülü enerji ve karbon salınımı hesaplanmıştır. Ayrıca binanın ısı kaybı hesaplamaları TS 825’e göre gerçekleştirilmiş ve 50 yıllık kullanımı boyunca odun, kömür, elektrik sobası veya klima ile ısıtılması sonucu oluşacak enerji tüketimi, karbon salınımı ve maliyet hesaplanmıştır. İnşaat kalemlerinin gömülü enerji, karbon salınımı ve maliyete etkisinin incelenmesi için Monte Carlo simülasyonu gerçekleştirilmiş ve tüm yapım seçeneklerinin eşit seçilme olasılığı olacak şekilde rastgele seçimlerle yapı oluşturulmuştur. Oluşturulan yapının inşası ve kullanımıyla ortaya çıkan gömülü enerji, karbon salınımı ve maliyet hesaplanmıştır. Bu şekilde inşaat kalemlerinin her birinin yapı üzerindeki ortalama gömülü enerji, karbon salınımı ve maliyet etkisi belirlenmiştir. Bu çalışma kapsamında hazırlanan ve sunulan inşaat işlerinin gömülü enerji ve karbon salınımı değerleri ile analiz sonuçları yeşil bina üzerinde çalışan araştırmacılara faydalı olma potansiyeline sahiptir.