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Enregistrement W2018595312 · doi:10.1139/l10-118

Incentive genetic algorithm based time–cost trade-off analysis across a build–operate–transfer project concession period

2011· article· en· W2018595312 sur OpenAlex
Hong Li, Mohamed Al‐Hussein, Zhen Lei

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiquePublic-Private Partnership Projects
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncentiveDuration (music)Profit (economics)Genetic algorithmKey (lock)Computer scienceOperations researchTransfer (computing)Scheme (mathematics)Total costFinanceEconomicsEngineeringMicroeconomicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The build–operate–transfer (BOT) scheme is widely applied to finance new infrastructure projects with private sector (concessionaire) participation. For a predetermined concession period (CP), assuming that CP consists of the construction duration (CD) and the concession operation period (OP), different construction durations result in different profits for the concessionaire. Meanwhile, according to the time–cost trade-off (TCT) principle, shortening the CD increases the construction cost; shortening the CD also prolongs the OP, which could increase the total benefit of BOT projects. Hence, how to arrange construction reasonably to maximize the whole profit is a key issue for a concessionary. This paper proposes a methodological framework including optimization, sensitivity analysis, and improved (incentive) genetic algorithms (GA) for BOT projects. Through the proposed methodological framework, the reasonable construction duration of a BOT project can be obtained. A numerical example is used to verify the proposed methodology.

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)
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 enseignants0,369
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
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,204 · 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