Fuzzy Agent-Based Multicriteria Decision-Making Model for Analyzing Construction Crew Performance
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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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».