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Enregistrement W2558964015 · doi:10.1061/(asce)co.1943-7862.0001276

Uncertainty-Aware Linear Schedule Optimization: A Space-Time Constraint-Satisfaction Approach

2016· article· en· W2558964015 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Construction Engineering and Management · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueResource-Constrained Project Scheduling
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScheduleDuration (music)Computer scienceMathematical optimizationWorkspaceScheduling (production processes)Constraint satisfactionLinear programmingOperations researchIndustrial engineeringEngineeringMathematicsRobotAlgorithmArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Schedules and physical workspaces are two key elements of linear construction projects that are extremely interdependent. Any negligence in incorporating spatial and temporal constraints in developing and improving schedules of linear projects results in inevitable delays and workspace congestions and can substantially hinder the performance of the activity resources. This study augments the current linear scheduling methods by presenting an uncertainty-aware optimization framework to optimize the duration of linear projects while minimizing their potential congestions. The methodology is built upon the new concept of space-time float for explicit consideration of spatio-temporal constraints of activities and their inherent uncertainty. A constraint satisfaction approach was used for the two-tier optimization of duration and congestion. A fuzzy inference system was also incorporated to assess the inherent uncertainty in the schedule. Two case examples from literature are analyzed. The results demonstrate the effectiveness of the proposed method in planning and control of the unforeseen variations from planned schedules of linear 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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,573
Score d'incertitude au seuil0,521

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,247 · 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