Optimizing the schedule of resource-constrained construction projects using genetic algorithms

العناوين الأخرى

الجدولة المثلى للمشاريع الإنشائية مقيدة الموارد باستخدام الخوارزميات الجينية

المؤلفون المشاركون

Ali, Khalid Muhammad O.
Salih, Amin Salih Ali
Qutub, Mustaf Hasan Ali

المصدر

Journal of Environmental Science

العدد

المجلد 47، العدد 3 (30 سبتمبر/أيلول 2019)، ص ص. 17-29، 13ص.

الناشر

جامعة عين شمس معهد البحوث و الدراسات البيئية

تاريخ النشر

2019-09-30

دولة النشر

مصر

عدد الصفحات

13

التخصصات الرئيسية

الهندسة المدنية

الموضوعات

الملخص AR

في هذا البحث تم تطوير نموذج محوسب باستخدام الخوارزميات الجينية لعمل جدولة زمنية أمثل لأنشطة المشاريع الإنشائية بحيث يتم الحصول على أقل مدة زمنية للمشروع في وجود قيود زمنية على أنشطة المشروع و قيود على موارد المشروع.

الخوارزميات الجينية هي عائلة مكونة من عدة عمليات حسابية مستوحاة من عملية التطور حيث يتم عمل ترميز لحلول لمشكلة معينة من خلال كروموسومات بسيطة و من ثم تطبيق عمليات تهجين على الحلول للحفاظ على الصفات الحسنة و الانتقال بها من جيل إلى جيل للوصول إلى الحل الأمثل.

تم في هذا البحث تطوير نهجا جديدا في توليد الحلول الأولية العشوائية بحيث يتم توليد حلول صالحة تحقق القيود على المسألة دون إغراق أنفسنا في عدد لا نهائي من الحلول الغير صالحة و التي يلزم وقت طويل لتصفيتها عبر خطوات الحل و هذا النهج يساعد في سرعة الحصول على الحل الأفضل دون الخوف من الانحسار في قيم عليا أو دنيا محلية.

كم أنه خلال هذا البحث تم تطوير أداة تهجين تناسب طبيعة المشكلة قيد الدراسة و كذلك نوع الكروموسوم المستخدم.

لقد تم تطبيق النموذج المطور في هذا البحث من خلال برنامج تطبيقي يعالج أوجه القصور في نظم الجدولة التقليدية التي لا تأخذ في الاعتبار القيود المفروضة على الموارد.


الملخص EN

In this research, an optimization technique was developed using Genetic Algorithms to optimize the schedule of construction project activities in order to minimize the total duration of the project, subjected to both precedence and resources constraints.

Genetic algorithms are a family of computational models inspired by evolution.

These algorithms encode a potential solution to a specific problem on a simple chromosome like data structure and apply recombination operators to these structures so as to preserve critical information.

In this research, a new approach was developed in generating the populations of the genetic algorithms generations; that is the “Feasible Solutions Developer operator” This operator enables the user to create completely feasible solutions that satisfy all constraints, and this helps in getting a quick convergence toward the best solution during Genetic algorithms stages, without losing the feature of searching global maximum or minimum.

Also, a new crossover operator was developed in this study; the procedure of the new crossover operator suits the scheduling problem formulation, and suit the type of the used chromosomes.

Improving the Sustainability of Low-Income housing Projects (2006)

نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)

Ali, Khalid Muhammad O.& Qutub, Mustaf Hasan Ali& Salih, Amin Salih Ali. 2019. Optimizing the schedule of resource-constrained construction projects using genetic algorithms. Journal of Environmental Science،Vol. 47, no. 3, pp.17-29.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1115047

نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)

Ali, Khalid Muhammad O.…[et al.]. Optimizing the schedule of resource-constrained construction projects using genetic algorithms. Journal of Environmental Science Vol. 47, no. 3 (Sep. 2019), pp.17-29.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1115047

نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)

Ali, Khalid Muhammad O.& Qutub, Mustaf Hasan Ali& Salih, Amin Salih Ali. Optimizing the schedule of resource-constrained construction projects using genetic algorithms. Journal of Environmental Science. 2019. Vol. 47, no. 3, pp.17-29.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1115047

نوع البيانات

مقالات

لغة النص

الإنجليزية

الملاحظات

-

رقم السجل

BIM-1115047