Project Schedule Compression Considering Multi-objective Decision Environment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 découle