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Enregistrement W2168976754 · doi:10.1080/01446193.2015.1063676

Enhanced heuristic for finance-based scheduling of construction projects

2015· article· en· W2168976754 sur OpenAlexaff
Yuvraj Gajpal, Ashraf Elazouni

Notice bibliographique

RevueConstruction Management and Economics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueResource-Constrained Project Scheduling
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScheduling (production processes)Computer scienceInteger programmingPaymentHeuristicFinanceCashJob shop schedulingLinear programmingCash flowOperations researchMathematical optimizationEconomicsEngineeringAlgorithmMathematicsOperating systemSchedule

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Typically, construction contractors operate under cash-constrained operating conditions. The lag between the time when contractors spend money to accomplish work on site and the time when payments are actually made by clients, which partially compensate contractors for the accomplished work, constantly creates a finance deficit. Contractors often supplement finance deficits using external funds procured through establishing credit-line bank accounts which typically allow contractors to withdraw cash up to specified credit limits. This makes the task of project scheduling considering the constraints of specified finance very important for financial and operational planning. This scheduling concept and technique are referred to as finance-based scheduling. An enhanced heuristic is proposed to devise finance-based schedules of multiple projects within contractors’ portfolios. The enhancement is achieved by replacing the exhaustive enumeration technique employed in the heuristic to specify activities’ start times with a polynomial shifting algorithm. This enhancement resulted in a substantial reduction in the number of solutions explored before a feasible solution is encountered. The enhanced heuristic was validated through comparison with the integer programming technique using 240 problems of randomly generated networks of sizes that range from 30 to 240 activities. Further, it was proved that the enhanced heuristic can be easily scaled up to handle portfolios of multiple large-size projects.

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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,207 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations32
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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