Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "Cost optimization" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Investigating multi-objective time, cost, and risk problems using the Grey Wolf Optimization algorithm
    Autorzy:
    Yilmaz, Mehmet
    Dede, Tayfun
    Grzywiński, Maksym
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/31342511.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Politechnika Częstochowska
    Tematy:
    multi-objective optimization
    grey wolf optimization algorithm
    time-cost-risk
    optymalizacja wielocelowa
    algorytm optymalizacji szarego wilka
    czas-koszt-ryzyko
    Opis:
    Safety plays a crucial role in construction projects. Safety risks encompass potential hazards such as work accidents, injuries, and security. Consequently, it is important to effectively manage these risks with equal emphasis on time and cost considerations during the project planning phase. Within the scope of this research, the grid and archive-based Grey Wolf Optimizer (GWO) algorithm was employed to investigate multi-objective time-cost-risk problems. By employing the GWO, multiple Pareto solutions were provided to the decisionmaker, facilitating improved decision-making. It was determined that the GWO algorithm yields better results in time-cost-risk problems compared to the Particle Swarm Optimization (PSO) and Differential Evolution (DE) algorithms.
    Źródło:
    Budownictwo o Zoptymalizowanym Potencjale Energetycznym; 2023, 12; 79-86
    2299-8535
    2544-963X
    Pojawia się w:
    Budownictwo o Zoptymalizowanym Potencjale Energetycznym
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Global economic changes, optimization of Virtual Enterprises : software development
    Globalne zmiany gospodarcze, optymalizacja wirtualnych przedsiębiorstw : rozwój oprogramowania
    Autorzy:
    Kovacs, G.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/405414.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Politechnika Częstochowska
    Tematy:
    virtual enterprise
    optimization
    total cost
    total lead time
    software development
    wirtualne przedsiębiorstwo
    optymalizacja
    całkowity koszt
    całkowity czas realizacji
    rozwój oprogramowania
    Opis:
    Changing market environment, global competition, rapidly fluctuating customer demands and more complex global network of supply chains require new production conceptions (Pull, Lean) and technologies. Novel supply chain paradigms (1. Lean-, 2. Agile-, 3. Leagile Supply Chain) are forms in order to increase and maintain competitiveness of companies. New organization and cooperation forms are formed. The members of an Agile Supply Chain form Virtual Enterprise (VE) network, which supports the fast and flexible fulfilment of changing customers’ demands. The goal of the study is the VE network optimization, which means the formation of optimal combination of ideal chain’s members (production companies, service providers and customers). This study is original and unique, since an optimization method, objective functions (total cost and lead time) and design constraints have been elaborated. Based on the elaborated method an optimization software has been developed which can be widely used for optimization of micro- and macro regional networks.
    Zmiana otoczenia rynkowego, globalna konkurencja, gwałtowne wahania zapotrzebowania klientów i bardziej złożona globalna sieć łańcuchów dostaw wymagają nowych koncepcji produkcji (Pull, Lean) i technologii. Paradygmaty łańcucha dostaw (1. Lean-, 2. Agile-, 3. Leagile Supply Chain) są formami powstałymi w celu zwiększenia i utrzymania konkurencyjności firm. Powstają nowe formy organizacji i współpracy. Członkowie Łańcucha Agile Supply Chain tworzą sieć wirtualnego przedsiębiorstwa (Virtual Enterprise, VE), która zapewnia szybkie i elastyczne spełnianie zmieniających się wymagań klientów. Celem badania jest optymalizacja sieci VE, co oznacza tworzenie optymalnej kombinacji idealnych członków łańcucha (firm produkcyjnych, dostawców usług i klientów). Przedstawione badania są oryginalne i unikalne, ponieważ opracowano metodę optymalizacji, funkcje celu (całkowity koszt i czas realizacji) oraz ograniczenia projektowe. Na podstawie opracowanej metody opracowano oprogramowanie optymalizacyjne, które można szeroko wykorzystać do optymalizacji sieci mikro- i makroregionalnych.
    Źródło:
    Polish Journal of Management Studies; 2017, 15, 2; 115-131
    2081-7452
    Pojawia się w:
    Polish Journal of Management Studies
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Solving a stochastic time-cost-quality trade-off problemby meta-heuristic optimization algorithms
    Autorzy:
    Mohammadi, Mohammad Owais
    Dede, Tayfun
    Grzywiński, Maksym
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/31342639.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Politechnika Częstochowska
    Tematy:
    stochastyczny kompromis czas-koszt-jakość
    algorytmy optymalizacji
    problemy optymalizacji
    stochastic time-cost-quality trade-off
    non-dominating sorting-II
    teaching-learning-based optimization
    Opis:
    Actual time, cost, and quality of execution options for various activities within a considered project cannot be certainly determined prior to construction, there could be three different values of time and cost for each execution option, namely, optimistic value, most likely or normal value, and pessimistic value; and the quality could be described in linguistic terms.The objective of this research is to optimize time, cost, and quality of construction projects under uncertainty utilizing the program evaluation and review technique. In this study, multi-objective functions are used to decrease total project time and total project cost whilemaximizing overall project quality. For satisfying time-cost-quality trade-off optimization, a multi-objective optimization strategy is required. The non-dominating sorting-II conceptand the crowding distance computation mechanism are combined with the teaching learning-based optimization algorithm to optimize time-cost-quality optimization problems. Non-dominating sorting-II teaching learning-based optimization algorithm is coded in MATLAB to optimize the trade-off between time, cost, and quality optimization problems. In the proposed model, the non-dominating sorting-II approach and crowding distance computationmechanism are responsible for handling objectives effectively and efficiently. Teaching learning-based optimization algorithm’s teacher and learner phases ensure that the searched solution space is explored and exploited. The proposed algorithm is applied to a 13-activity example problem, and the results show that it provides satisfactory results.
    Źródło:
    Budownictwo o Zoptymalizowanym Potencjale Energetycznym; 2022, 11; 41-48
    2299-8535
    2544-963X
    Pojawia się w:
    Budownictwo o Zoptymalizowanym Potencjale Energetycznym
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies