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: 109,897,477
Hội nghị quốc tế: Opposition Based Multiple Objective Differential Evolution (OMODE) for Time-Cost-Environment Impact Tradeoff on Construction Operationcvs weekly sale cvs print prescription savings cards
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Duc-Hoc Tran, Min-Yuan Chengcvs weekly sale shauneutsey.com prescription savings cardswalgreens pharmacy coupon site promo codes walgreens
Nơi đăng:
International Symposium on Reliability Engineering and Risk Management 2014;
S
ố:
0;
Từ->đến trang
: 1-5;
Năm:
2014
Lĩnh vực:
Kỹ thuật;
Loại:
Báo cáo;
Thể loại:
Quốc tế
TÓM TẮT
Current competitive conditions in the construction market require that construction companies satisfy customer needs using increasingly tight project budgets. The key indicators of success currently used on most construction projects include meeting project duration, cost, and quality targets. Project decision makers seldom consider customer expectations related to project-related environmental impact. Tradeoff optimization among project duration (time), project cost, and project environmental impact is necessary to enhance overall construction project benefit. This study develops a novel optimization algorithm, the Opposition-based Multiple Objective Differential Evolution (OMODE), to solve the time-cost-environmental impact tradeoff (TCET) 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. An application example is analyzed to demonstrate the ability of OMODE-generated non-dominated solutions and verify the efficiency and effectiveness of the proposed algorithm.cvs weekly sale shauneutsey.com prescription savings cards
ABSTRACT
Current competitive conditions in the construction market require that construction companies satisfy customer needs using increasingly tight project budgets. The key indicators of success currently used on most construction projects include meeting project duration, cost, and quality targets. Project decision makers seldom consider customer expectations related to project-related environmental impact. Tradeoff optimization among project duration (time), project cost, and project environmental impact is necessary to enhance overall construction project benefit. This study develops a novel optimization algorithm, the Opposition-based Multiple Objective Differential Evolution (OMODE), to solve the time-cost-environmental impact tradeoff (TCET) 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. An application example is analyzed to demonstrate the ability of OMODE-generated non-dominated solutions and 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