Project Schedule Compression Considering Multi-objective Decision Environment
Notice bibliographique
Résumé
This research aims to present a new method to circumvent the limitations of current schedule compression methods, which reduce schedule crashing to the traditional time-cost trade-off analysis, where only cost is considered. In this research the schedule compression process is modeled as a multi-attributed decision making problem in which different factors contribute to priority setting for activity crashing. For this purpose, a modified format of the Multiple Binary Decision Method (MBDM) and an iterative crashing process are utilized. The developed method is implemented in Visual Basic 2010 environment, with a dynamic link to MS-Project to facilitate the needed iterative rescheduling of project activities. To demonstrate the use of the developed method and to highlight its capabilities, 3 case examples drawn from literature were analyzed. When considering cost only, the generated results were in good agreement with those generated using the Harmony Search method, Genetic Algorithms and iterative crashing process used in original examples, particularly in capturing the project least-cost duration. However, when other factors in addition to cost were considered, as expected, different project least-cost and associated durations were obtained. \nThe novelty of the developed method lies in its capacity to allow for the consideration of a number of factors in addition to cost. Also through its allowance for possible variations in the relative importance of these factors at the individual activity level, it provides contractors with a number of compression execution plans and assists them in identifying the most suitable plan. Accordingly, it enables the integration of contractors’ judgment and experience in the crashing process and permits consideration of different project environments and constraints.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».