Fuzzy Agent-Based Multicriteria Decision-Making Model for Analyzing Construction Crew Performance
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.
Notice bibliographique
Résumé
Selecting economically feasible policies for maximizing crew motivation and performance is a multifaceted problem, and each aspect of the process poses considerable unique challenges for construction practitioners. Fuzzy agent-based modeling (FABM) addresses some of the challenges of predicting crew performance (e.g., it accounts for both subjective uncertainties and crew dynamics), but strategy selection is a decision-making problem that is also compounded by expert disagreements, insufficient information, and differing stakeholder priorities. This paper proposes a methodology for integrating multicriteria decision-making (MCDM) with FABM to develop a decision support model that simulates the complex relationships and social interactions between crews and crew members for use in decision-making. This model also accounts for dynamic construction environments and captures the subjective factors that influence crew motivation and performance. The contributions of this paper are twofold. First, it proposes a methodology that will help improve decision-making processes in construction by expanding the scope of MCDM through integration with FABM. Second, it develops a fuzzy agent-based multicriteria decision-making model that helps construction practitioners adopt economically feasible strategies for improving the motivation and performance of construction crews. Furthermore, the proposed methodology can be adapted to several construction problems to help decision makers prioritize and select from several strategies intended to improve different crew performance measures.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle