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: 109,896,938
Two-phase Differential Evolution for the Multi-objective Optimization of Time-Cost Tradeoffs in Resource-Constrained Construction Projects
walgreens pharmacy coupon
link
promo codes walgreens
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Min-Yuan Cheng, Duc-Hoc Tran
cvs weekly sale
cvs print
prescription savings cards
Nơi đăng:
IEEE Transactions on Engineering Management;
S
ố:
3;
Từ->đến trang
: 450 - 461;
Năm:
2014
Lĩnh vực:
Kỹ thuật;
Loại:
Bài báo khoa học;
Thể loại:
Quốc tế
TÓM TẮT
ABSTRACT
Concurrent minimization of project time and project cost is an important issue in construction planning and management. Tradeoff optimization between these two variables is necessary to maximize overall construction project benefit. This paper presents a two-phase differential evolution (DE) model to resolve these problems. This model is able to effectively consider both time-cost effects and resource constraints. First, we introduce a novel multiple-objective algorithm, the chaotic initialized multiple objective differential evolution with adaptive-mutation strategy-based time-cost tradeoff, to determine the execution mode that best optimizes the time-cost balance. Subsequently, we introduce a DE-based resource-constrained method to generate a feasible schedule. A real construction case study is then used to illustrate the application of the proposed algorithm. Performance comparisons done with the nondominated sorting genetic algorithm, multiple objective particle swarm optimization, and multiple objective differential evolution further verify the efficiency and effectiveness of the proposed algorithm.
cvs weekly sale
cvs print
prescription savings cards
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn