A hybrid approach based on the BWM-VIKOR and GRA for ranking facility location in construction site layout for Mehr project in Tehran
Notice bibliographique
Résumé
This study presents a new hybrid framework based on the multi-criteria decision making in order to rank the potential site layout locations by consideration of the cost and safety criteria in the Mehr Construction Project in Tehran, Iran.To this end, all of the criteria in selecting suitable potential locations are extracted from the research literature and the most effective ones, which are matched with existing conditions in Tehran are considered based on the opinion of experts,.Then, the proper locations for site layout are determined as the potential alternatives and ranked by experts based on the structure.According to the data collected from the questionnaires, the weights of the selected criteria are calculated using Best Worst Method (BWM) and the final ranking of the locations is performed using two Gray Relational Analysis and VIKOR methods.The computational results indicate that both VIKOR and GRA methods yield the same ranking.However, a method with higher reliability should be used to select the best potential location of construction site layout.Therefore, the sensitivity analysis of final outputs on the parameters existing in VIKOR and GRA methods is used in order to rank the alternatives and select the best approach.According to the computational results, the GRA method provides higher robustness compared with the VIKOR method.Accordingly, the ranking obtained from the GRA method is employed as the final solution in implementing the case study..
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».