Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
Thông tin chung
English
Đề tài NC khoa học
Bài báo, báo cáo khoa học
Hướng dẫn Sau đại học
Sách và giáo trình
Các học phần và môn giảng dạy
Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
Khen thưởng
Thông tin khác
Tài liệu tham khảo
Hiệu chỉnh
Số người truy cập: 109,897,435
Hybrid multiple objective artificial bee colony with differential evolution for the time–cost–quality tradeoff problem.
walgreens pharmacy coupon
walgreen online coupons
promo codes walgreens
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Duc-Hoc Tran, Min-Yuan Cheng, Minh-Tu Cao
Nơi đăng:
Knowledge-Based Systems;
S
ố:
74;
Từ->đến trang
: 176-186;
Năm:
2015
Lĩnh vực:
Kỹ thuật;
Loại:
Bài báo khoa học;
Thể loại:
Quốc tế
TÓM TẮT
marriage affairs
all wife cheat
i want an affair
unfaithful spouse
will my husband cheat again
i dreamed my husband cheated on me
ABSTRACT
Time, cost, and quality are three important but often conflicting factors that must be optimally balanced during the planning and management of construction projects. Tradeoff optimization among these three factors within the project scope is necessary to maximize overall project success. In this paper, the MOABCDE-TCQT, a new hybrid multiple objective evolutionary algorithm that is based on hybridization of artificial bee colony and differential evolution, is proposed to solve time–cost–quality tradeoff problems. The proposed algorithm integrates crossover operations from differential evolution (DE) with the original artificial bee colony (ABC) in order to balance the exploration and exploitation phases of the optimization process. A numerical construction project case study demonstrates the ability of MOABCDE-generated, non-dominated solutions to assist project managers to select an appropriate plan to optimize TCQT, which is an operation that is typically difficult and time-consuming. Comparisons between the MOABCDE and four currently used algorithms, including the non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II), the multiple objective particle swarm optimization (MOPSO), the multiple objective differential evolution (MODE), and the multiple objective artificial bee colony (MOABC), verify the efficiency and effectiveness of the developed algorithm.
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn