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 چهارم رساله دکتری الگوریتم بهینهسازی چندهدفه کارآمد جهت مسائل جانمایی سایت ساختوساز
• موضوع: فصل چهارم به ارائه، پیادهسازی و ارزیابی الگوریتم بهینهسازی چندهدفه پیشنهادی برای حل مسئله جانمایی سایت ساختوساز، تحلیل نتایج محاسباتی و مقایسه عملکرد آن با روشها و الگوریتمهای موجود اختصاص دارد.
• محتوای فصل: در این فصل ابتدا دادههای مسئله، پارامترهای مدل، اهداف بهینهسازی و محدودیتهای مربوط به جانمایی سایت ساختوساز تشریح میشوند. سپس الگوریتم چندهدفه پیشنهادی، نحوه کدنویسی و مراحل اجرای آن بر روی سناریوها و نمونههای مورد مطالعه ارائه میشود. نتایج حاصل از اجرای الگوریتم از نظر معیارهای مختلف عملکرد، کیفیت جوابهای پارتو، میزان همگرایی، تنوع جوابها و زمان محاسباتی تحلیل میشوند. در ادامه، عملکرد الگوریتم پیشنهادی با الگوریتمها یا روشهای مبنا مقایسه شده و میزان کارایی آن در دستیابی همزمان به اهدافی مانند کاهش هزینه، کاهش زمان جابهجایی و افزایش ایمنی یا بهرهوری سایت ارزیابی میشود. در نهایت، نتایج شبیهسازیها و تحلیلهای آماری یا محاسباتی ارائه و یافتههای اصلی پژوهش تفسیر میشوند.
• محورهای اصلی: مدلسازی مسئله جانمایی سایت، الگوریتم بهینهسازی چندهدفه، تابع هدف، محدودیتها، الگوریتم پیشنهادی، پیادهسازی محاسباتی، راهحلهای پارتو، جبهه پارتو، تحلیل همگرایی، تنوع جوابها، مقایسه الگوریتمها، تحلیل حساسیت، ارزیابی عملکرد، بهینهسازی سایت ساختوساز
• حوزه تخصصی: مهندسی و مدیریت ساخت، بهینهسازی پروژههای عمرانی، الگوریتمهای فراابتکاری و محاسبات هوشمند
• جامعه مورد مطالعه: نمونهها و سناریوهای مسئله جانمایی سایت ساختوساز مورد استفاده برای ارزیابی الگوریتم پیشنهادی
• 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