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Enregistrement W2999291911 · doi:10.1061/9780784482421.074

Path-Float Based Approach to Optimizing Time-Cost Tradeoff in Project Planning and Scheduling

2019· article· en· W2999291911 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

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueResource-Constrained Project Scheduling
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCritical path methodFloat (project management)Duration (music)Computer scienceMathematical optimizationScheduling (production processes)Integer programmingProject managementPath (computing)Shortest path problemHeuristicOperations researchNetwork planning and designIndustrial engineeringEngineeringSystems engineeringAlgorithmMathematicsArtificial intelligenceComputer networkTheoretical computer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In theory, time-cost tradeoff (TCT) analysis is a classic planning problem appealing to construction management; yet, existing analytical methods are found inadequate to make a significant impact in practice. Heuristic methods lack a theoretical basis to ensure arriving at optimum solutions in solving specific problems; on the other hand, mathematical programming requires cumbersome, complicated formulation. This study proposes a new computing framework for TCT optimization that takes advantage of a path-float based technique and integer programming (IP). The project duration can be shortened in each crashing cycle based on path-float analysis; while IP is nested to inform on which activities on the critical path(s) to shorten by how long duration. The new TCT optimization approach streamlines critical path analysis in each cycle and finds global optimums in terms of lowest project cost or shortest project duration. Because only part of the network (critical path) is considered in IP formulation in each intermediate cycle, the complexity of IP formulation plus the search space is substantially reduced. A case study is used to verify the proposed method and demonstrate its application. The proposed method can be automated to tackle large project networks commonly encountered in workface planning.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,276
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,256 · 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

En bref

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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