Automated Generation of Work Breakdown Structure and Project Network Model for Earthworks Project Planning: A Flow Network-Based Optimization Approach
Notice bibliographique
Résumé
The present research proposes an analytical methodology to automatically generate a work breakdown structure (WBS) and a project network model based on activity-on-node (AON), which consists of two stages: (1) optimizing earthwork volume allocation, which is intended to define haul jobs by identifying the most economical combinations of cut and fill cells, thus minimizing the total haul effort in rough-grading operations and (2) according to the optimization results from Stage 1, establishing WBS and defining precedence relationships among jobs in WBS analytically to enable automated generation of the AON project network model. To simplify the newly devised methodology, a flow network-based technique is developed to facilitate earthwork allocation optimization and AON project network generation. Simulation trace, internal validation, and comparison with related established methods were performed for evaluating the effectiveness of the proposed methodology. To reveal limitations inherent in established methods and cross validate the proposed methodology, two established methods were selected, which represent the state of art in the problem domain. Further validation of the new methodology against established ones entails elaborate simulation experiment design by randomly adjusting earth volumes in each cell of the site and varying site size and statistical analysis of simulation outputs. The comparison-based validation shows advantages of the proposed methodology in (1) ensuring practical feasibility of resulting earthmoving job plans and (2) improving achievable productivity performance of construction operations.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».