MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7009852446

A FRAMEWORK FOR SPATIO-TEMPORAL UNCERTAINTY-AWARE SCHEDULING AND CONTROL OF LINEAR PROJECTS

2016· dissertation· en· W7009852446 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2016
Typedissertation
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueResource-Constrained Project Scheduling
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésScheduling (production processes)Linear programmingWorkspaceDuration (music)Linear modelConstrained optimization
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Linear repetitive projects, which are resource-driven in nature, are characterized by a series of repetitive activities in which the resources share the same space either in sequential or parallel manner. The frequent movement of resources over limited shared space needs to be well-planned to avoid potential issues during the execution of linear projects. As such, schedules developed for these projects needs not only to take into account all the logical, project-dependent and precedence constraints of activities but also to incorporate the space and time constraints that co-exist for the movement of thei8r resources. Negligence in incorporating spatial and temporal constraints in developing and improving schedules of linear projects increases the risk of delays and workspace congestions that can substantially hinder the performance of the activity resources. The study presented here proposes and develops an uncertainty-aware scheduling and control framework for linear projects to address the needs mentioned above. For this purpose, first, a new type of float was introduced as the Space-Time Float. The Space-Time Float is an envelope for all possible movement patterns that a linear activity or its associated resources can take considering the time and space constraints of that activity. The next endeavor in the development of the uncertainty-aware linear scheduling and control framework was to augment the current linear scheduling methods by presenting an uncertainty-aware optimization method to optimize the duration of linear projects while minimizing their potential congestions. A constraint satisfaction approach was used for the two-tier optimization of duration and congestion, and a fuzzy inference system was incorporated to assess the inherent uncertainty in linear activities. A new type of buffer, Uncertainty-Aware Productivity Buffer is also introduced to account for the uncertainties inherent in project activities. Spatial progress of activities needs not only to be considered in the planning phase but also to be closely monitored during construction. The framework presented in this study also applies to the monitoring and control of linear projects. While most of the current methods still do not accommodate real-time bi-directional control of linear projects, this framework is based on the Cyber-Physical Systems (CPS) architecture and bi-directional communication of data. To this end, a CPS-based application for Earned Value (EV) monitoring and control of road and highway projects is presented. Different steps of the generated framework are validated through various literature and field-based case studies. The results demonstrate the effectiveness of the presented method in planning and control of unforeseen variations from the planned schedules of linear projects. As such, the present study contributes and adds to the current body of knowledge of linear projects by presenting an efficient scheduling and control framework that takes into account logical, spatio-temporal and project-based constraints of linear activities.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,262 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMacSphere (McMaster University)Même sujetResource-Constrained Project SchedulingTravaux en français237 207