Agent-Based Modeling of Construction Firms’ Organizational Behavior in Public Tenders
Notice bibliographique
Résumé
A key problem of construction firms’ management and economy is organization of effective participation in public tenders. The direct executor, who determines the price of the contract, may be interested in obtaining as many contracts as possible. It means that his strategic behavior in tender may be to undervalue each individual offer. At the same time, such a strategy can be a source of risk of project loss because the actual costs may be lower than the price of the contract won. The management of the construction organization is not interested in this. On the other hand, overpricing strategy may lead to a reduction in the number of contracts won, which may not seem effective either for the head or for the executor of such an organization. The article discusses whether the profits of a construction firm can increase by using a more precise method of calculating the estimated cost. The second question is—which staff of a construction firm will benefit from using such methods? The aim of this work is to test these hypotheses with the instrumentality of agent-based modeling. Profit values of construction firms were obtained by the computer simulation of the construction firms’ strategic behavior in public tenders. Results of 1500 computer experiments are presented as a decision tree. It can be seen that when using a more precise method, construction firms win tenders almost two times less often. However, they incur losses many times less than with an inaccurate method. If a construction firm made a profit from the contracts won, the profit margin was almost always greater when using the more precise method. Moreover, the results of game-theoretic modeling are given. Values of the objective functions of the executor and head of the construction firm were obtained, taking into account the reward for contracts won and penalty for miscalculating the cost of work. It has been proved that using more precise methods for calculating the estimated cost is beneficial to both the head and the executor. It can be concluded that both hypotheses were confirmed and a precise method for calculating the cost increases the efficiency of a construction firm.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».