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Enregistrement W2035798461 · doi:10.5555/2429759.2430169

Integrating discrete event simulation (DES) and system dynamics (SD) on single platform for simulating construction operations

2012· article· en· W2035798461 sur OpenAlexaff
Hani Alzraiee, Osama Moselhi, Tarek Zayed

Notice bibliographique

RevueWinter Simulation Conference · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiscrete event simulationComputer scienceContext (archaeology)InterfacingSystem dynamicsIndustrial engineeringSimulation modelingSynchronization (alternating current)Operations researchEvent (particle physics)Systems engineeringSimulationEngineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Decisions in construction operation are taken at two levels, strategic and operational (Pena-Mora et al. 2008). Currently, in construction operations simulation area, there is a little understanding of how decisions at strategic level interact with operational level and how results of interactions could influence the outcomes of operations. The common practice in construction simulation is simulating operations in isolation to strategic/context level. Two methods of simulation have gained prominence in construction operations simulation are discrete event simulation (DES) and system dynamics (SD) (Alvanchi 2011). DES has been widely used in modeling construction operations; however, it lacks the ability to model the global/context aspects of operations being modeled and ignores the complex cause-effect relationships among variables. DES and SD provide a valuable decision support tool but none is individually capable of capturing the holistic picture of the operations being modeled, in addition, DES seems to overcome the SD limitations and vise versa. In this context, SD is utilized to circumvent those limitations associated with DES and to benefit from its holistic modeling capabilities. To address those issues, a hybrid simulation system capable of integrating DES and SD on a single platform is presented. The propose system applicable to modeling and simulating construction operations, and encompasses five stages: 1) identifying objectives and criteria; 2) building DES and SD models; 3) interfacing formalism; 4) time synchronization; and 5) DES_SD executer. In stage (1), objectives of operations requiring hybrid simulation are identified, and then project's operations are decomposed based on criteria developed from the unique characteristics of DES and SD. The decomposition results in units, when modeled using DES or SD, are called modules. Stage (2) focuses on building the simulation modules. The norms of building DES and SD models are used. Hybrid model structure is defined in this stage based on problem's requirements. Three possible structures are identified. First, if context variable effects on operation being modeled need to be accounted for, then those variables are modeled using SD and their effects are fed into interface variables in DES model. Second, when impacts of the strategic level on operational level need to be account for, then operational level represented in DES model components are allowed to interact only within framework set by strategic level. Third, where global SD model is built and failed to account for operational aspects, then DES is mobilized to compute operational variables, and then feed them into SD model through interfaces. Interface variables that act as contact points between modules' variables to receive or export data are selected in this stage. For stage (3), in order to facilitate integrating and interfacing of variables in the hybrid environment, formalism is used to describe the variables to the DES_SD executer. A novel synchronization method that utilizes Time Bucket concept is developed in stage (4) (Alzraiee et. al 2012). It provides an algorithm to deal with DES and SD simulation clocks. The final stage (5) involved developing the executer, which assembles the elements of the proposed hybrid simulation system on single platform. The proposed methodology was initially tested successfully through utilizing DES and SD simulation engines using circular hybrid simulation technique. Consequently, a pseudo code that results in a computer simulation application (hybrid system) is developed. Final testing and validation process is conducted to assure the reliability and validity of the application. This research is expected to be of value in hybrid modeling and simulating construction operations and understanding the impact of various factors on time and cost of the operations being simulated. This allows for improvements in planning and execution of construction work with cost and timesaving.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,238 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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