MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2504132119 · doi:10.1155/2016/2312057

An Integrated Expert System for Linear Scheduling Heavy Earthmoving Operations

2016· article· en· W2504132119 sur OpenAlexaff
Nizar Markiz, Ahmad Jrade

Notice bibliographique

RevueJournal of Construction Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScheduling (production processes)ScheduleOperations researchParametric statisticsRandomnessConceptual designIndustrial engineeringEngineeringComputer scienceSystems engineeringOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Heavy earthmoving operations are repetitive in nature and vulnerable to time-related restraints and uncertainties. Therefore, at the conceptual stage, scheduling these operations can take a linear form, known as linear schedule or line of balance (LOB). In such type of work, generating a preliminary line of balance for variable sequencing of activities is crucial. In this paper, an integrated expert system for determining preliminary linear schedules for heavy earthmoving operations at the conceptual stage is presented. The proposed system incorporates numerous factors that influence the analysis of earthmoving operations, which include geological and topographical parameters used to determine productivity rates at the conceptual stage. Also, the proposed system is capable of automatically generating a line of balance based on a stochastic scheduling technique via the metaheuristic simulated annealing intelligent approach to incorporate randomness and uncertainties in performing the associated activities. A parametric analysis is conducted in order to quantify the system’s degree of accuracy. An actual case project is then utilized to illustrate its numerical capabilities. Generating accurate linear schedules for heavy earthmoving operations at the conceptual design stage is anticipated to be of major significance to infrastructure project stakeholders, engineers, and construction managers by detecting schedule’s conflicts early in order to enhance overall operational logistics.

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)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0080,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Construction EngineeringMême sujetBIM and Construction IntegrationTravaux en français237 207