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: 109,897,109
Opposition-based Multiple Objective Differential Evolution (OMODE) for optimizing work shift schedules
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Min-Yuan Cheng, Duc-Hoc Tran
Nơi đăng:
Automation in Construction
cvs weekly sale
shauneutsey.com
prescription savings cards
;
S
ố:
55;
Từ->đến trang
: 1-14;
Năm:
2015
Lĩnh vực:
Kỹ thuật;
Loại:
Bài báo khoa học;
Thể loại:
Quốc tế
TÓM TẮT
Work shift schedules are often utilized in construction projects to meet project deadlines. Nevertheless, evening and night shifts raise the risk of adverse events and thus must be used to the minimum extent feasible. Tradeoff optimization among project duration (time), project cost, and the utilization of evening and night work shifts while maintaining with all job logic and resource availability constraints is necessary to enhance overall construction project benefit. This paper develops a novel optimization algorithm, the Opposition-based Multiple Objective Differential Evolution (OMODE), to solve the time–cost-utilization work shift tradeoff (TCUT) problem. This novel algorithm employs an opposition-based learning technique for population initialization and for generation jumping. Opposition numbers are used to improve the exploration and convergence performance of the optimization process. Two numerical case studies of construction projects demonstrate the ability of OMODE generated non-dominated solutions to assist project managers to select an appropriate plan to optimize TCUT, an operation that is otherwise difficult and time-consuming. Comparisons with the non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II), multiple objective particle swarm optimization (MOPSO), and multiple objective differential evolution (MODE) verify the efficiency and effectiveness of the proposed algorithm.
ABSTRACT
Work shift schedules are often utilized in construction projects to meet project deadlines. Nevertheless, evening and night shifts raise the risk of adverse events and thus must be used to the minimum extent feasible. Tradeoff optimization among project duration (time), project cost, and the utilization of evening and night work shifts while maintaining with all job logic and resource availability constraints is necessary to enhance overall construction project benefit. This paper develops a novel optimization algorithm, the Opposition-based Multiple Objective Differential Evolution (OMODE), to solve the time–cost-utilization work shift tradeoff (TCUT) problem. This novel algorithm employs an opposition-based learning technique for population initialization and for generation jumping. Opposition numbers are used to improve the exploration and convergence performance of the optimization process. Two numerical case studies of construction projects demonstrate the ability of OMODE generated non-dominated solutions to assist project managers to select an appropriate plan to optimize TCUT, an operation that is otherwise difficult and time-consuming. Comparisons with the non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II), multiple objective particle swarm optimization (MOPSO), and multiple objective differential evolution (MODE) verify the efficiency and effectiveness of the proposed 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