![سامانه مدیریت نشریات علمی دانشگاه صنعتی امیرکبیر](./data/logo.png)
تعداد نشریات | 7 |
تعداد شمارهها | 399 |
تعداد مقالات | 5,389 |
تعداد مشاهده مقاله | 5,288,178 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 4,882,928 |
تدوین مدل ترکیبی بهینهسازی سه هدفه زمان-هزینه-سود در پروژههای ساخت با استفاده از تحلیل مقایسهای الگوریتمهای فرا ابتکاری موجود | ||
نشریه مهندسی عمران امیرکبیر | ||
مقاله 13، دوره 52، شماره 5، مرداد 1399، صفحه 1221-1242 اصل مقاله (1.12 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22060/ceej.2019.15163.5874 | ||
نویسندگان | ||
مهدی توکلان* 1؛ شایان نیکوکار2 | ||
1استادیار دانشگاه تهران | ||
2گروه عمران، دانشکده فنی، دانشگاه تهران، تهران، ایران | ||
چکیده | ||
آنالیز موازنه زمان-هزینه یکی از پر چالشترین مسائل برنامهریزان پروژههای ساخت میباشد. برنامهریزان پروژه با مسائل پیچیده و گوناگونی در بهینهسازی زمان-هزینه و در عین حال در نظر گرفتن مسائل مربوط به سود پروژه مورد استفاده قرار میگیرد، روبرو میشوند. همچنین، پیچیدگی پروژههای ساخت، اهمیت مدیریت هوشمندانه هزینههای پروژه و برنامه ریزی راهبردی پروژه را افزایش داده است. گزینهها و محدودیتهای گوناگون موجب سختتر شدن تهیه یک برنامه سودآور مناسب با در نظر گرفتن موقعیتهای زمانی پروژه توسط برنامهریزان پروژه میشود. پارامترهایی همچون نرخ بهره در پروژه میتواند بر روی مقدار نهایی سود پروژه تاثیر گذار باشد. به همین دلیل، یک برنامهریز ماهر میبایست پارامترهای مختلف تاثیر گذار در برنامه ریزی پروژه را در نظر بگیرد. این پژوهش یک مدل ترکیبی از الگوریتمهای فراابتکاری را برای حل یک مساله بهینه سازی سه هدفه در یک پروژه ساخت ارائه میدهد. الگوریتمهای فراابتکاری به دلیل توانایی برونرفت از نقاط بهینه محلی میتوانند در مسائل پیچیده نتایج قابل قبولی را در زمانی کوتاه ارائه دهند. مدل تدوین شده در ابتدا با الگوریتمهای فراابتکاری رایج موجود در یک مساله ساده مقایسه شده و سپس بر روی یک مساله پیچیده مورد بررسی قرار میگیرد. جوابهای بهینه مطالعه موردی نهایی دارای سه مقدار زمان، هزینه و ارزش خالص فعلی سود پروژه میباشد. در این پژوهش نشان داده میشود که مدل تدوین شده عملکرد مناسبی در یافتن جوابهای بهینه با هزینه و زمان اجرای کمتر و سود بیشتر در پروژه ساخت را دارد. نتایج نهایی بدست آمده از مدل بر روی یک نمودار سه بعدی پارتو نشان داده میشود. همچنین مدل تدوینشده در طی نسلهای الگوریتم، جوابها را بهبود بخشیده و جوابهای بهینه را در یک زمان قابل قبول ارائه میدهد. | ||
کلیدواژهها | ||
الگوریتم فراابتکاری ترکیبی؛ برنامه ریزی؛ بهینه سازی چند هدفه؛ سود؛ جریان نقدینگی | ||
موضوعات | ||
مدیریت پروژه؛ مدیریت ذینفعان پروژه؛ مدیریت مالی طرح های عمرانی | ||
عنوان مقاله [English] | ||
Developing a Hybrid Optimization Scheduling Model in Construction Projects Using Comparative Analysis of Existing Meta-heuristic Algorithms | ||
نویسندگان [English] | ||
Shayan Nikoukar2؛ | ||
2School of civil engineering, College of engineering faculty, University of Tehran, Tehran, Iran | ||
چکیده [English] | ||
Time-cost trade-off analysis is one of the most challenging tasks of construction project planners. Project planners face complicated multivariate, Time-Cost Optimization (TCO) problems, which require simultaneous minimization of total project duration and total project cost, while considering issues related to the optimal present value of profit. Also, the complexity of construction projects in recent years has risen the importance of clever management in cases of project financing and scheduling. There are choices and limits that make it difficult to project planners to develop a proper financing plan considering project time status. Therefore, the methods of financing affect the project plan. Therefore, a skilled planner should consider various effective parameters for scheduling projects. This study presents a hybrid meta-heuristic algorithm to solve a multi-objective optimization problem in construction project planning and finance. Because of the ability to get out of local optimization points, meta-algorithms can provide satisfactory results in complex problems in a short time. First, the model is compared with common meta-heuristic algorithms in a simple case study. Then it is applied to a complex case study and it shows the optimal solutions which have time, cost and the net present value of profit. It is shown that the proposed model is superior to the existing optimization algorithms to find better project planning solutions with less total project duration, less total project cost, and optimal profit in the construction project problems. The cumulative results are shown in a three-dimensional Pareto front. Also, the proposed model improves the solutions through generations and provide optimal solutions in acceptable processing time. | ||
کلیدواژهها [English] | ||
Hybrid meta-heuristic Algorithm, Scheduling, Multi-objective optimization, Profit, Cash flow | ||
سایر فایل های مرتبط با مقاله
|
||
مراجع | ||
[1] S.-S. Liu, C.-J. Wang, Profit optimization for multiproject scheduling problems considering cash flow, Journal of Construction Engineering and Management, 136(12) (2010) 1268-1278. [2] A.M. Elazouni, F.G. Metwally, Expanding financebased scheduling to devise overall-optimized project schedules, Journal of Construction Engineering and Management, 133(1) (2007) 86-90. [3] A. Senouci, K. El-Rayes, Time-profit trade-off analysis for construction projects, Journal of Construction Engineering and Management, 135(8) (2009) 718-725. [4] D.X. Zheng, S.T. Ng, M.M. Kumaraswamy, Applying a genetic algorithm-based multiobjective approach for time-cost optimization, Journal of Construction Engineering and management, 130(2) (2004) 168-176. [5] J. Son, T. Hong, S. Lee, A mixed (continuous+ discrete) time-cost trade-off model considering four different relationships with lag time, KSCE Journal of Civil Engineering, 17(2) (2013) 281-291. [6] A. Kandil, K. El-Rayes, Parallel genetic algorithms for optimizing resource utilization in large-scale construction projects, Journal of Construction engineering and Management, 132(5) (2006) 491-498. [7] V. Valls, F. Ballestin, S. Quintanilla, A hybrid genetic algorithm for the resource-constrained project scheduling problem, European Journal of Operational Research, 185(2) (2008) 495-508. [8] S.-S. Leu, C.-H. Yang, GA-based multicriteria optimal model for construction scheduling, Journal of construction engineering and management, 125(6) (1999) 420-427. [9] J.E. Kelley Jr, Critical-path planning and scheduling: Mathematical basis, Operations research, 9(3) (1961) 296-320 . [10] C. Hendrickson, C.T. Hendrickson, T. Au, Project management for construction: Fundamental concepts for owners, engineers, architects, and builders, Chris Hendrickson, 1989. [11] A. Pagnoni, Project engineering: computer-oriented planning and operational decision making, Springer Science & Business Media, 2012. [12] M.S. El-Abbasy, T. Zayed, A. Elazouni, Finance-based scheduling for multiple projects with multimode activities, in: Construction Research Congress 2012: Construction Challenges in a Flat World, 2012, pp. 386-396. [13] J.W. Fondahl, A non-computer approach to the critical path method for the construction industry, (1962). [14] W. Prager, A structural method of computing project cost polygons, Management Science, 9(3) (1963) 394-404. [15] N. Siemens, A simple CPM time-cost tradeoff algorithm, Management science, 17(6) (1971) B-354-B-363. [16] O. Moselhi, Schedule compression using the direct stiffness method, Canadian Journal of Civil Engineering, 20(1) (1993) 65-72. [17] K. El-Rayes, O. Moselhi, Resource-driven scheduling of repetitive activities, Construction management & economics, 16(4) (1998) 433-446. [18] K. El-Rayes, D.H. Jun, Optimizing resource leveling in construction projects, Journal of Construction Engineering and Management, 135(11) (2009) 1172-1180. [19] T. Hegazy, Optimization of resource allocation and leveling using genetic algorithms, Journal of construction engineering and management, 125(3) (1999) 167-175. [20] W.-T. Chan, D.K. Chua, G. Kannan, Construction resource scheduling with genetic algorithms, Journal of construction engineering and management,122(2)(1996) 125-132 . [21] K. El-Rayes, A. Kandil, Time-cost-quality tradeoff analysis for highway construction, Journal of construction Engineering and Management, 131(4) (2005) 477-486. [22] M. Tsai, T. Hong, T. Liu, Two-dimensional encoding schema and genetic operators, in: Proceedings of the 9th joint conference on Information Sciences, JCIS 2006, 2006. [23] S. Shadrokh, F. Kianfar, A genetic algorithm for resource investment project scheduling problem, tardiness permitted with penalty, European Journal of Operational Research, 181(1) (2007) 86-101. [24] M. Abido, A.M. Elazouni, Multiobjective evolutionary finance-based scheduling: Entire projects’ portfolio, Journal of Computing in Civil Engineering, 25(1) (2010) 85-97. [25] A. Alghazi, A. Elazouni, S. Selim, Improved genetic algorithm for finance-based scheduling, Journal of Computing in Civil Engineering, 27(4) (2012) 379-394. [26] S. Hossein Hashemi Doulabi, A. Seifi, S.Y. Shariat, Efficient hybrid genetic algorithm for resource leveling via activity splitting, Journal of Construction Engineering and Management, 137(2) (2010) 137-146. [27] R. Sonmez, Ö.H. Bettemir, A hybrid genetic algorithm for the discrete time–cost trade-off problem, Expert Systems with Applications, 39(13) (2012) 11428-11434. [28] R. Sonmez, F. Uysal, Backward-forward hybrid genetic algorithm for resource-constrained multiproject scheduling problem, Journal of Computing in Civil Engineering, 29(5) (2014) 04014072. [29] T.J. Hindelang, J.F. Muth, A dynamic programming algorithm for decision CPM networks, Operations Research, 27(2) (1979) 225-241. [30] S.-S. Leu, C.-H. Yang, J.-C. Huang, Resource leveling in construction by genetic algorithmbased optimization and its decision support system application, Automation in construction, 10(1) (2000) 27-41. [31] A. Khalafallah, M. Abdel-Raheem, Electimize: new evolutionary algorithm for optimization with application in construction engineering, Journal of Computing in Civil Engineering, 25(3) (2010) 192-201. [32] X. Yang, J. Yuan, J. Yuan, H. Mao, A modified particle swarm optimizer with dynamic adaptation, Applied Mathematics and Computation, 189(2) (2007) 1205-1213. [33] D.X. Zheng, S.T. Ng, Stochastic time–cost optimization model incorporating fuzzy sets theory and nonreplaceable front, Journal of Construction Engineering and Management, 131(2) (2005) 176-186. [34] Ö.H. Bettemir, M.T. Birgönül, Network analysis algorithm for the solution of discrete time-cost tradeoff problem, KSCE Journal of Civil Engineering, 21(4) (2017) 1047-1058. [35] H.K. Park, S.H. Han, J.S. Russell, Cash flow forecasting model for general contractors using moving weights of cost categories, Journal of management in Engineering, 21(4) (2005) 164-172. [36] S.-S. Liu, C.-J. Wang, Profit optimization for multiproject scheduling problems considering cash flow, Journal of Construction Engineering and Management, 136(12) (2010) 1268-1278. [37] A.M. Elazouni, A.A. Gab-Allah, Finance-based scheduling of construction projects using integer programming, Journal of Construction Engineering and Management, 130(1) (2004) 15-24. [38] A.M. Elazouni, F.G. Metwally, Finance-based scheduling: Tool to maximize project profit using improved genetic algorithms, Journal of Construction Engineering and Management, 131(4) (2005) 400-412. [39] M.M. Ali, A. Elazouni, Finance‐based CPM/LOB scheduling of projects with repetitive non‐serial activities, Construction management and economics,27(9)(2009)839-856. [40] M. Abido, A.M. Elazouni, Precedence-preserving GAs operators for scheduling problems with activities’ start times encoding, Journal of Computing in Civil Engineering, 24(4) (2009) 345-356. [41] M. Abido, A.M. Elazouni, Multiobjective evolutionary finance-based scheduling: Entire projects’ portfolio, Journal of Computing in Civil Engineering, 25(1) (2010) 85-97. [42] H.-K. Park, Cash flow forecasting in construction project, KSCE Journal of Civil Engineering, 8(3) (2004) 265-271. [43] J.-H. Ock, H.K. Park, A study on the algorithm of cash flow forecasting model in the planning stage of a construction project, KSCE Journal of Civil Engineering, 20(6) (2016) 2170-2176. [44] T. Au, C. Hendrickson, Profit measures for construction projects, Journal of Construction Engineering and Management, 112(2) (1986) 273-289. [45] A. Elazouni, M. Abido, Contractor-finance decisionmaking tool using multi-objective optimization, Canadian Journal of Civil Engineering, 40(10) (2013) 961-971. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 876 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 1,213 |