Integration of Uncertain Real-Time Logistics Data for Reactive Scheduling Using Fuzzy Set Theory
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Notice bibliographique
Résumé
Integration of Uncertain Real-Time Logistics Data for Reactive Scheduling Using Fuzzy Set Theory K. Szczesny, M. König, L. Laußat, M. Helmus Pages 691-698 (2013 Proceedings of the 30th ISARC, Montréal, Canada, ISBN 978-1-62993-294-1, ISSN 2413-5844) Abstract: This paper considers the integration of uncertain real-time logistics data for reactive construction scheduling. In order to manage a construction project efficiently, an accurate schedule representing the current project progress is inevitable. The quality and up-to-dateness of such a schedule depends on the availability of real-time data. Typically, real-time logistics data contain information about the availability of material, equipment and personnel as well as delivery dates and site conditions. The accuracy and inherent uncertainty depends on the location where the real-time data was acquired. Currently, the integration of such data into a construction schedule is a very time-consuming, manual and, thus, errorprone process. Therefore, this paper proposes a methodology that enables an automatic integration of such uncertain data into construction schedules. By integrating uncertainties into the existing schedule their impacts on the construction work can be evaluated. For this, discrete event simulation is applied. In order to model uncertain input parameters for simulation models this methodology applies the fuzzy sets theory. In combination with alpha-cut sampling technique, discrete model input parameters are obtained. By applying reactive scheduling with several discrete event simulation experiments, the results can be used to modify construction schedules according to agreed timeframes and costs. In order to demonstrate and validate the presented approach an example is conducted. Keywords: Real-time logistics data, reactive construction scheduling, uncertainty modeling, fuzzy set theory, discrete event simulation DOI: https://doi.org/10.22260/ISARC2013/0076 Download fulltext Download BibTex Download Endnote (RIS) TeX Import to Mendeley
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle