Optimizing and controlling earthmoving operations using spatial technologies
Notice bibliographique
Résumé
This thesis presents a model designed for optimizing, tracking, and controlling earthmoving operations. The proposed model utilizes, Genetic Algorithm (GA), Linear Programming (LP), and spatial technologies including Global Positioning Systems (GPS) and Geographic Information Systems (GIS) to support the management functions of the developed model. The model assists engineers and contractors in selecting near optimum crew formations in planning phase and during construction, using GA and LP supported by the Pathfinder Algorithm developed in a GIS environment. GA is used in conjunction with a set of rules developed to accelerate the optimization process and to avoid generating and evaluating hypothetical and unrealistic crew formations. LP is used to determine quantities of earth to be moved from different borrow pits and to be placed at different landfill sites to meet project constraints and to minimize the cost of these earthmoving operations. On the one hand, GPS is used for onsite data collection and for tracking construction equipment in near real-time. On the other hand, GIS is employed to automate data acquisition and to analyze the collected spatial data. The model is also capable of reconfiguring crew formations dynamically during the construction phase while site operations are in progress. The optimization of the crew formation considers: (1) construction time, (2) construction direct cost, or (3) construction total cost. The model is also capable of generating crew formations to meet, as close as possible, specified time and/or cost constraints. In addition, the model supports tracking and reporting of project progress utilizing the earned-value concept and the project ratio method with modifications that allow for more accurate forecasting of project time and cost at set future dates and at completion. The model is capable of generating graphical and tabular reports. The developed model has been implemented in prototype software, using Object-Oriented Programming, Microsoft Foundation Classes (MFC), and has been coded using visual C++ V.6. Microsoft Access is employed as database management system. The developed software operates in Microsoft windows' environment. Three example applications were analyzed to validate the development made and to illustrate the essential features of the developed model.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».