A hybrid mathematical programming model and statistical approach for bidding price decision in construction projects
Notice bibliographique
Résumé
Bidding price decision is a key issue for the contractors and construction companies. The success/failure of the contractors in competitive biddings is directly dependent on their bidding strategy. This paper aims to develop a hybrid statistical and mathematical modeling approach for determining the optimum bidding price in construction projects. By statistical analysis of historical data, some uncertain parameters like the number of competitors and the cost of the project are estimated. Then, a scenario-based mathematical model for bidding price decision is proposed. In order to present a model in more accordance with the real-world situations, factors like risk, minimum acceptable rate of return (MARR) and opportunistic behavior are taken into account. In order to achieve an insensitive solution to the change in the realization of the input data from the scenarios, a robust mathematical model is used. The performance of the model is evaluated through some numerical problems. Furthermore, sensitivity analysis of the key parameters and robustness evaluation of the model against uncertain parameters are conducted. To evaluate the model's effectiveness in real-world situations, a case study is analyzed by the proposed approach. Numerical results show that the proposed approach reduces the cost estimation errors and increases the average expected profit, which validates the applicability of the model in a real-world situation.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».