الگوریتم بهینهسازی چند هدفه کارآمد جهت مسائل جانمایی سایت ساختوساز
این فایل شامل فصل دوم رساله دکتری تخصصی رشته مهندسی عمران، گرایش مهندسی و مدیریت ساخت، با موضوع «الگوریتم بهینهسازی چندهدفه کارآمد جهت مسائل جانمایی سایت ساختوساز» است. محتوای فصل با تمرکز بر مبانی نظری و پیشینه پژوهش در حوزه برنامهریزی و جانمایی سایتهای ساختوساز و استفاده از روشهای بهینهسازی تدوین شده است. در این فصل، مفاهیم مرتبط با طراحی و سازماندهی سایت کارگاهی، جانمایی فضاهای موقت و تجهیزات، اهداف و محدودیتهای مسئله و عوامل مؤثر بر انتخاب آرایش مناسب سایت بررسی میشود. همچنین مبانی بهینهسازی چندهدفه، مفهوم پارتو، الگوریتمهای فراابتکاری و روشهای تکاملی مورد استفاده برای حل مسائل پیچیده مهندسی معرفی و مقایسه میشوند. در ادامه، مطالعات انجامشده در زمینه جانمایی سایت ساختوساز و کاربرد الگوریتمهای بهینهسازی مرور شده و نقاط قوت و محدودیتهای رویکردهای پیشین مورد بررسی قرار میگیرد. این مطالب زمینه نظری مناسبی برای طراحی و توسعه الگوریتم پیشنهادی در ادامه رساله فراهم میکنند. فایل بهصورت Word قابل ویرایش بوده و برای تدوین فصل مبانی نظری و پیشینه پژوهش رسالههای دکتری مهندسی عمران و مهندسی و مدیریت ساخت کاربرد دارد.
تعداد صفحات : 41
- قیمت
- رمز فایل
- ویژگی های فایل
- نکات مهم و سلب مسئولیت
- منابع تحقیق
- تذکر
- نظرات
مبلغ درج شده روی محصول صرفا هزینه تایپ آن می باشد.
iraniyandoc.ir
- • نوع فایل: Word (.docx)
• رشته: مهندسی عمران
• گرایش مرتبط: مهندسی و مدیریت ساخت
• مقطع تحصیلی: دکتری تخصصی (Ph.D.)
• عنوان: فصل دوم رساله دکتری الگوریتم بهینهسازی چندهدفه کارآمد جهت مسائل جانمایی سایت ساختوساز
• موضوع: فصل دوم به بررسی مبانی نظری، مفاهیم تخصصی، روشهای بهینهسازی چندهدفه و مطالعات پیشین مرتبط با مسئله جانمایی سایت ساختوساز اختصاص دارد.
• محتوای فصل: در این فصل مفاهیم پایه مدیریت و برنامهریزی سایت ساختوساز، اهمیت جانمایی مناسب تجهیزات، فضاهای موقت و امکانات کارگاهی و تأثیر آن بر هزینه، زمان، ایمنی و بهرهوری پروژه بررسی میشود. سپس مسئله جانمایی سایت ساختوساز، اهداف و محدودیتهای آن و روشهای مختلف حل این مسئله تشریح خواهد شد. در ادامه، مبانی بهینهسازی چندهدفه، مفهوم جبهه پارتو، راهحلهای پارتو بهینه و روشهای تصمیمگیری چندمعیاره معرفی شده و الگوریتمهای فراابتکاری و تکاملی مورد استفاده در مسائل جانمایی بررسی میشوند. در بخش پایانی، پژوهشهای داخلی و خارجی مرتبط با جانمایی سایت، بهینهسازی چندهدفه و کاربرد الگوریتمهای هوشمند در مدیریت ساخت مرور و شکاف پژوهشی موجود تبیین میشود.
• محورهای اصلی: جانمایی سایت ساختوساز، برنامهریزی کارگاه، بهینهسازی چندهدفه، الگوریتمهای فراابتکاری، الگوریتمهای تکاملی، جبهه پارتو، راهحل پارتو، بهینهسازی هزینه و زمان، ایمنی کارگاه، بهرهوری ساخت، مدیریت ساخت، طراحی سایت کارگاهی
• حوزه تخصصی: مهندسی عمران، مهندسی و مدیریت ساخت، بهینهسازی و برنامهریزی پروژههای عمرانی
• جامعه مورد مطالعه: پروژهها و سایتهای ساختوساز و مسائل مرتبط با جانمایی فضاها، تجهیزات و امکانات موقت کارگاهی
• فرمت: Word قابل ویرایش
- این مجموعه هیچ مسئولیتی در قبال متون نگارش شده ندارد.
- فایل صرفاً جهت کمک و تسهیل روند نگارش فصول میباشد و مسئولیت استفاده نهایی و صحتسنجی علمی بر عهده پژوهشگر است.
منابع و ماخذ
[1] Xu M, Mei Z, Luo S, Tan Y. Optimization algorithms for construction site layout planning: a systematic literature review. Engineering, Construction and Architectural Management. 2020;27(8):1913-38.
[2] Jahani E, Chizari M. Tackling global optimization problems with a novel algorithm–Mouth Brooding Fish algorithm. Applied Soft Computing. 2018;62:987-1002.
[3] Tavakoli O, Shayegan DS, Amirkardoust A. OPTIMIZATION OF TOWER CRANES AND SUPPLY POINTS LOCATION USING MBF ALGORITHM. Int J Optim Civil Eng. 2024;14(4):595-607.
[4] Ning, Xin, Jingyan Qi, Chunlin Wu, and Wenjuan Wang. "A tri-objective ant colony optimization based model for planning safe construction site layout." Automation in construction 89 (2018): 1-12.
[5] Adrian AM, Utamima A, Wang KJ. A comparative study of GA, PSO and ACO for solving construction site layout optimization. KSCE Journal of Civil Engineering. 2015;19:520-7.
[6] Sadeghpour F, Moselhi O, Alkass ST. Computer-aided site layout planning. Journal of Construction Engineering and Management. 2006;132(2):143-51.
[7] Kaveh A, Shakouri MAA, Zolfaghari MS. An adapted harmony search based algorithm for facility layout optimization. 2012.
[8] Cheng MY, O'Connor JT. Site layout of construction temporary facilities using an enhanced-geographic information system (GIS). Automation in Construction. 1994;3(1):11-9.
[9] Yeh IC. Architectural layout optimization using annealed neural network. Automation in Construction. 2006;15(4):531-9.
[10] Li H, Love PE. Genetic search for solving construction site-level unequal-area facility layout problems. Automation in Construction. 2000;9(2):217-26.
[11] Cheung SO, Tong TKL, Tam CM. Site pre-cast yard layout arrangement through genetic algorithms. Automation in Construction. 2002;11(1):35-46.
[12] Osman HM, Georgy ME, Ibrahim ME. A hybrid CAD-based construction site layout planning system using genetic algorithms. Automation in Construction. 2003;12(6):749-64.
[13] El-Rayes K, Khalafallah A. Trade-off between safety and cost in planning construction site layouts. Journal of Construction Engineering and Management. 2005;131(11):1186-95.
[14] Lien LC, Cheng MY. A hybrid swarm intelligence based particle-bee algorithm for construction site layout optimization. Expert Systems with Applications. 2012;39(10):9642-50.
[15] Xu J, Li Z. Multi-objective dynamic construction site layout planning in fuzzy random environment. Automation in Construction. 2012;27:155-69.
[16] Zhang H, Wang JY. Particle swarm optimization for construction site unequal-area layout. Journal of Construction Engineering and Management. 2008;134(9):739-48.
[17] Lam KC, Ning X, Ng T. The application of the ant colony optimization algorithm to the construction site layout planning problem. Construction Management and Economics. 2007;24(4):359-74.
[18] Gharaie E, Afshar A, Jalali MR. Site layout optimization with ACO algorithm. In: Proceedings of the 5th WSEAS international conference on artificial intelligence, knowledge engineering and data bases; 2006. p. 90-4.
[19] Calis G, Yuksel O. An improved ant colony optimization algorithm for construction site layout problems. Journal of Building Construction and Planning Research. 2015;3(04):221.
[20] Ning X, Lam KC, Lam MCK. Dynamic construction site layout planning using max-min ant system. Automation in Construction. 2010;19(1):55-65.
[21] Wong CK, Fung I, Tam CM. Comparison of using mixed-integer programming and genetic algorithms for construction site facility layout planning. Journal of Construction Engineering and Management. 2010;136(10):1116-28.
[22] Liang LY, Chao WC. The strategies of tabu search technique for facility layout optimization. Automation in Construction. 2008;17(6):657-69.
[23] Kaveh A, Khanzadi M, Alipour M, Moghaddam MR. Construction site layout planning problem using two new meta-heuristic algorithms. Iranian Journal of Science and Technology, Transactions of Civil Engineering. 2016;40:263-75.
[24] Mirjalili S, Lewis A. The whale optimization algorithm. Advances in Engineering Software. 2016;95:51-67.
[25] Ghadiri A, Sedaghat Shayegan D, Amirkardoust A. Multi-objective firefly optimization algorithm for construction site layout planning. Iranian Journal of Optimization. 2022;14(4):245-60.
[26] Yahya M, Saka M. Construction site layout planning using multi-objective artificial bee colony algorithm with Levy flights. Automation in Construction. 2014;38:14-29.
[27] Kaveh A, Vazirinia Y. Construction site layout planning problem using metaheuristic algorithms: a comparative study. Iranian Journal of Science and Technology, Transactions of Civil Engineering. 2019;43:105-15.
[28] Farmakis PM. Genetic algorithm optimization for dynamic construction site layout planning. Organization, Technology & Management in Construction: An International Journal. 2018;10(1):1655-64.
[29] RazaviAlavi S, AbouRizk S. Genetic algorithm-simulation framework for decision making in construction site layout planning. Journal of Construction Engineering and Management. 2017;143(1):04016084.
[30] Al Hawarneh A, Bendak S, Ghanim F. Construction site layout planning problem: Past, present and future. Expert Systems with Applications. 2021;168:114247.
[31] Baduge SK, Thilakarathna S, Perera JS, Arashpour M, Sharafi P, Teodosio B, et al. Artificial intelligence and smart vision for building and construction 4.0: Machine and deep learning methods and applications. Automation in Construction. 2022;141:104440.
[32] Rahimian FP, Seyedzadeh S, Oliver S, Rodriguez S, Dawood N. On-demand monitoring of construction projects through a game-like hybrid application of BIM and machine learning. Automation in Construction. 2020;110:103012.
[33] Saberi A, Ahmadi H, Shayegan DS, Amirkardoust A. A study on the impact of water storage and regulation projects on sustainable development goals using mouth brooding fish (MBF) algorithm. Sustainable Water Resources Management. 2023;9(6):196.
[34] Kaveh A, Rastegar Moghaddam M. A hybrid WOA-CBO algorithm for construction site layout planning problem. Scientia Iranica. 2018;25(3):1094-104.
[35] Lam KC, Ning X, Lam MCK. Conjoining MMAS to GA to solve construction site layout planning problem. Journal of Construction Engineering and Management. 2009;135(10):1049-57.
[36] Wefki H, Salah M, Elbeltagi E, Elsheikh A, Khallaf R. A generative design-based optimization model for multi-objective construction site layout planning. Engineering, Construction and Architectural Management. 2024;ahead-of-print.
[37] Shahebrahimi SS, Lorak A, Sedaghat Shayegan D, Amir Kardoust AA. Optimization of construction site layout planning with combination of metaheuristic algorithms. International Journal of Nonlinear Analysis and Applications. 2025.
[38] Yao G, Li R, Yang Y. An improved multi-objective optimization and decision-making method on construction sites layout of prefabricated buildings. Sustainability. 2023;15(7):6279.
[39] Shayegan DS, Amirkardoust A. SCALING EARTHQUAKE GROUND MOTIONS USING MOUTH BROODING FISH ALGORITHM. Int J Optim Civil Eng. 2023;13(3):379-90.
[40] Tommelein ID, Levitt R, Hayes-Roth B. SightPlan model for site layout. Journal of Construction Engineering and Management. 1992;118(4):749-66.
[41] El Safty A, ElSafty A, Malek M. Construction Safety and Occupational Health Education in Egypt, the EU, and US Firms. Open Journal of Civil Engineering. 2012;2:174-82.
[42] Akinci B, Fischer M, Kunz J, Levitt R. Representing work spaces generically in construction method models. Journal of Construction Engineering and Management. 2002;128(4):296-305.
[43] Ning X, Lam KC, Lam MCK, Chan A. A multi-attribute model for construction site layout using intuitionistic fuzzy logic. Automation in Construction. 2016;72:380-7.
[44] Cheng MY. Automated site layout of temporary construction facilities using geographic information systems (GIS). The University of Texas at Austin; 1992.
[45] Song X, Zhang H, Mao W, Wang Z. Conflicts resolution based construction temporary facilities layout planning in large-scale construction projects. Canadian Journal of Civil Engineering. 2016;43(9):783-801.
[46] Tommelein I, Levitt R, Hayes-Roth B, Confrey T. SightPlan experiments: Alternate strategies for site layout design. Journal of Computing in Civil Engineering. 1991;5(1):42-63.
[47] Hammad AWA, Akbarnezhad A, Rey D. A computational method for estimating travel frequencies in site layout planning. Journal of Construction Engineering and Management. 2016;142(5):04015102.
[48] عربعلی زاده مهآبادی ع, دانشجو خ. کاربری هوش مصنوعی در بهینهسازی جانمایی تجهیزات کارگاه با رویکرد کاهش هزینه. در: ششمین کنفرانس ملی پژوهشهای کاربردی در مهندسی عمران، معماری و مدیریت شهری و پنجمین نمایشگاه تخصصی انبوه سازان مسکن و ساختمان استان تهران; 1398.
[49] Hegazy T, Elbeltagi E. EvoSite: Evolution-based model for site layout planning. Journal of Computing in Civil Engineering. 1999;13(3):198-206.
[50] Elbeltagi E, Hegazy T, Eldosouky A. Dynamic layout of construction temporary facilities considering safety. Journal of Construction Engineering and Management. 2004;130(4):534-41.
[51] El-Rayes K, Said H. Dynamic site layout planning using approximate dynamic programming. Journal of Computing in Civil Engineering. 2009;23(2):119-27.
[52] Sadeghpour F, Moselhi O, Alkass S. A CAD-based model for site planning. Automation in Construction. 2004;13(6):701-15.
[53] Andayesh M, Sadeghpour F. Dynamic site layout planning through minimization of total potential energy. Automation in Construction. 2013;31:92-102.
[54] Andayesh M, Sadeghpour F. The time dimension in site layout planning. Automation in Construction. 2014;44:129-39.
[55] Andayesh M, Sadeghpour F. A comparative study of different approaches for finding the shortest path on construction sites. Procedia Engineering. 2014;85:33-41.
[56] Madkour A, Ahmadi W, Ma T, Chowdhury KS. A survey of shortest-path algorithms. arXiv preprint arXiv:1705.02044. 2017.
[57] Bohács G, Gyimesi A, Rózsa Z. Development of an intelligent path planning method for materials handling machinery at construction sites. Periodica Polytechnica Transportation Engineering. 2016;44(1):13-22.
[58] Karaman S, Frazzoli E. Sampling-based algorithms for optimal motion planning. The International Journal of Robotics Research. 2011;30(7):846-94.
[59] خلیلیان س. بهینهسازی چیدمان دینامیکی کارگاه. دانشگاه علم و صنعت; 1381.
[60] Tam C, Tong TK, Chan WK. Genetic algorithm for optimizing supply locations around tower crane. Journal of Construction Engineering and Management. 2001;127(4):315-21.
[61] Mawdesley MJ, Al-Jibouri SH, Yang H. Genetic algorithms for construction site layout in project planning. Journal of Construction Engineering and Management. 2002;128(5):418-26.
[62] Huang C, Wong CK. Optimisation of site layout planning for multiple construction stages with safety considerations and requirements. Automation in Construction. 2015;53:58-68.
[63] Kumar SSS, Cheng JC. A BIM-based automated site layout planning framework for congested construction sites. Automation in Construction. 2015;59:24-37.
[64] Cheng JCP, Kumar SS. A BIM based construction site layout planning framework considering actual travel paths. In: ISARC. Proceedings of the International Symposium on Automation and Robotics in Construction. IAARC Publications; 2014.
[65] Benjaoran V, Peansupap V. Grid-based construction site layout planning with particle swarm optimisation and travel path distance. Construction Management and Economics. 2020;38(8):673-88.
[66] Gilbert N. Researching social life. Sage; 2008.
[67] Heckbert S, Baynes T, Reeson A. Agent-based modeling in ecological economics. Annals of the New York Academy of Sciences. 2010;1185(1):39-53.
[68] Edmonds B. The Use of Models-making MABS actually work. Center for Policy Modelling, Report No. 00-74; 2000.
[69] Bandini S, Manzoni S, Vizzari G. Agent based modeling and simulation: an informatics perspective. Journal of Artificial Societies and Social Simulation. 2009;12(4):4.
[70] Batty M. Cities and complexity: understanding cities with cellular automata, agent-based models, and fractals. The MIT Press; 2007.
[71] Borshchev A, Filippov A. From system dynamics and discrete event to practical agent based modeling: reasons, techniques, tools. In: Proceedings of the 22nd international conference of the system dynamics society. Oxfort England; 2004.
[72] Chen X, Wang L, Wang Y, Yang S. Agent-based modeling and simulation for supply chain risk management-a survey of the state-of-the-art. In: 2013 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics. IEEE; 2013.
[73] Ward S, Chapman C. Transforming project risk management into project uncertainty management. International Journal of Project Management. 2003;21(2):97-105.
[74] محله د.م.ت.ا.م. مدیریت جانمایی کارگاههای عمرانی. 1398.
[75] Seehof J, Evans W, Friedel J. Automated facilities layout program. Communications of the ACM. 1966;9(7):478.
[76] Lee RC. CORELAP-computerized relationship layout planning. Journal of Industrial Engineering. 1967;8(3):195-200.
[77] Hamiani A. Knowledge representation for the site layout problem. In: Computing in Civil Engineering: Computers in Engineering Practice. ASCE; 1989.
[78] Tommelein ID, Levitt R, Hayes-Roth B. Site-layout modeling: how can artificial intelligence help? Journal of Construction Engineering and Management. 1992;118(3):594-611.
[79] Bryde D, Broquetas M, Volm JM. The project benefits of building information modelling (BIM). International Journal of Project Management. 2013;31(7):971-80.
[80] Marco N, Desideri JA, Lanteri S. Multy-objective optimization in CFD by genetic algorithm. INRIA, N 3686; 1999. p. 43.
[81] Goldberg DE, Richardson J. Genetic algorithm with sharing. In: Genetic Algorithm and Evolution Strategies in Engineering and Computer Vision. 1987. p. 21-38.
[82] Deb K, Agrawal S, Amrit P, Meyarivan T. A fast elitism non-dominated sorting genetic algorithm for multi-objective optimization. IEEE Trans on Evol Computation. 2002;6(2).
[83] Joshy P, Supriya P. Implementation of robotic path planning using Ant Colony Optimization Algorithm. In: 2016 International conference on inventive computation technologies (ICICT). Vol. 1. IEEE; 2016. p. 1-6.
[84] Jrade A, Jalaei F. Integrating building information modelling with sustainability to design building projects at the conceptual stage. In: Building simulation. Springer; 2013.
[85] East B, Smith D. The United States National building information modeling standard: The first decade. In: 33rd CIB W78 Information Technology for Construction Conference (CIB W78 2016); 2016.
[86] Watt S. Challenges in estimating costs using building information modeling. AACE International Transactions. 2007;IT11.
[87] Merschbrock C, Munkvold BE. A research review on building information modeling in construction—an area ripe for IS research. Association for Information Systems; 2012.
[88] Gu N, London K. Understanding and facilitating BIM adoption in the AEC industry. Automation in Construction. 2010;19(8):988-99.
[89] Azhar S. Building information modeling (BIM): Trends, benefits, risks, and challenges for the AEC industry. Leadership and Management in Engineering. 2011;11(3):241-52.
[90] Deb K, Pratap A, Agarwal S, Meyarivan T. A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II. IEEE Transactions on Evolutionary Computation. 2002;6(2):182-97.
[91] Zitzler E, Laumanns M, Thiele L. SPEA2: Improving the strength Pareto evolutionary algorithm. TIK-Report 103, ETH Zurich; 2001.
[92] Knowles J, Corne D. Approximating the nondominated front using the Pareto archived evolution strategy. Evolutionary Computation. 2000;8(2):149-72.
[93] Zhang, W., Xiang, X., Zhao, B., Huang, J., Yang, L., & Zeng, Y. (2023). Identifying Cancer Driver Pathways Based on the Mouth Brooding Fish Algorithm. Entropy (Basel, Switzerland), 25(6), 841. https://doi.org/10.3390/e25060841
[94] Arab, A. (2021). Development of artificial neural networks using the mouth brooding fish (MBF) algorithm for earthquake prediction [Master’s thesis, University of Mazandaran]. Iranian Scientific Information Database (GANJ).
[95] Shayegan, D. Sedaghat, A. Lork, and S. A. H. Hashemi. "Mouth brooding fish algorithm for cost optimization of reinforced concrete one-way ribbed slabs." Int. J. Optim. Civil Eng 9, no. 3 (2019): 411-422.
[96] Coello, Carlos A. Coello, Gregorio Toscano Pulido, and Maximino Salazar Lechuga. "Handling multiple objectives with particle swarm optimization." IEEE Transactions on evolutionary computation 8.3 (2004): 256-279
کاربر گرامی لطفاً برای دسترسی به پنل کاربری و پیگیری دانلود فایلهای خریداری شده و ارئه هرچه بهتر خدمات ، پیش از نهایی کردن سفارش، در سایت ثبتنام نمایید.




هنوز نظری ثبت نشده
اولین نفری باشید که نظر میدهید
ثبت نظر