Chaos and Complexity in Modeling and Detection of Spatial Temporal Clashes in Construction Processes
Notice bibliographique
Résumé
Spatial temporal clashes happen when workspaces overlap to share the same location at the same time period. The impacts of such overlap, as stated by the literature could extend from loss of productivity to property damage or death. The determination of the magnitude of the clash is based upon many parameters such workspace type and activity criticality. Most of the current clash detection models are deterministic. However, the behavior of the crew (their performance and approach taken towards management of clashes) is more chaotic. The chaos mainly emerges from the dependency of clashes and their consequences on the human interactions among crew members and between different crews. Stochastic modeling and simulation can help, to some extents, in capturing the chaotic nature of such behavior. Increasing the complexity of the model (due to introducing stochastic variables) is theoretically expected to add to the accuracy of simulation outcomes. The first step however, is to determine the sensitivity of the clash detection problem to possible chaotic behavior. This paper defines four possibilities of non-deterministic behavior: uncertain movement, variable productivity, dynamic scheduling, and clash impact butterfly effect. Additionally, this paper reports the results of a simple case study applied to define the fitness of selected clash evaluation models to the changes in workspaces due to the non-deterministic behaviors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».