Simulation-Based Scheduling of Modular Construction Using Multi-agent Resource Allocation
Notice bibliographique
Résumé
Modular construction is common practice for building industrial plants in the Alberta oil sands region, Canada because of the savings in cost and schedule, and improving safety and quality. Each module represents a unique construction project. Thus, modular construction is considered as multi-project construction. Scheduling and effective allocation of resources (e.g., space, skilled crew, construction equipment) in such large-scale construction projects is a challenging process. The production schedule is expected to satisfy numerous uncertain factors and constraints posed by the site layout, resource limitations, the construction process, and various supply chains (e.g., spool fabrication shop). Traditional network-based scheduling approaches are ineffective in scheduling the multi-project environment of modular construction and optimum allocation of resources. This paper presents a hybrid approach based on discrete event simulation modeling and Multi-Agent Resource Allocation (MARA) for scheduling modular construction. Modules represent agents who bid for resources (e.g., space in the yard) to maximize their individual welfare. An auctioneer is also designed who allocates the available resources to the bidding agents by maximizing the overall welfare of the society of agents. The auctioneer can employ various combinatorial optimization algorithms (greedy and ascending-auction algorithms in this study) to allocate the resources to the agents. Auctions are held regularly until the end of the simulation model to allocate the resources among agents. This paper also presents the successful implementation of this approach in an actual case study of a module assembly yard.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».