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Enregistrement W126625454

Optimizing earthmoving operations using computer simulation

2002· dissertation· en· W126625454 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueSpectrum Research Repository (Concordia University) · 2002
Typedissertation
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueSimulation Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcess (computing)Genetic algorithmEngineeringSimulation softwareSoftwareObject (grammar)Duration (music)Set (abstract data type)Discrete event simulationComputer scienceIndustrial engineeringSimulation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis presents a new methodology for optimizing earthmoving operations using computer simulation and genetic algorithms. It provides an optimization tool geared towards selection of near-optimum fleet configurations. The optimization used in the selection of fleets accounts for availability of equipment and aims at minimizing the total project cost or duration. The simulation process, in the proposed methodology, utilizes discrete event simulation (DEVS) and object oriented modeling. Different features of object orientation are employed including classes, dynamic data structure and polymorphism. The three-phase simulation approach, rather than process interaction, was employed to control the dynamics of the simulation process and track involved activities. This simulation approach is considered most appropriate for object oriented simulation (OOS). The optimization process uses a developed genetic algorithm to search for a near-optimum fleet configuration that reduces project total cost. The algorithm considers a set of qualitative and quantitative variables that influence the production of earthmoving operations. Qualitative variables represent the models of equipment used in each fleet scenario, whereas, quantitative variables represent the number of equipment involved in each scenario. The proposed methodology accounts for: (1) uncertainties associated with earthmoving operations; (2) optimization of project duration or its total cost, considering equipment availability; and (3) realistic estimates of haulers' travel time. It also makes full use of object oriented features and is implemented in a prototype software system named SimEarth . The system consists of five main components: (1) EarthMoving Simulation Program ( EMSP ); (2) Equipment Cost Application ( ECA ); (3) Equipment Database Application ( EDA ); (4) EarthMoving Genetic Algorithm ( EM_GA ), and (5) Output Reporting Module ( ORM ). Beside these main components, SimEarth is supported by: (a) Hauler's Travel Time Application ( HTTA ), and (b) EarthMoving Markup Application ( EMMA ). All system components are implemented in Microsoft ( MS ) environment except the dynamic sub-module of ORM component, which is implemented utilizing " Proof Animation " software. Five numerical examples were analyzed in order to validate and demonstrate the essential features of the system's components. A comprehensive case study of an actual project was analyzed in order to test the performance of the developed system (including the dynamic interaction among its components) and to illustrate the practical features of the developed methodology. The project involves the construction of a large rockfill dam, located in the northern part of the province of Quebec.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,147
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle