PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Model of construction subcontractors selection with time windows for their availability

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Model decyzyjny wyboru podwykonawców budowlanych przy uwzględnieniu ich ograniczonej dostępności w czasie
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
Most construction projects involve subcontracting some work packages. A subcontractor is employed on the basis of their bid as well as according to their availability. A viable schedule must account for resource availability constraints. These resources (e.g. crews, subcontractors) engage in many projects, so they become at the disposal for a new project only in certain periods. One of the key tasks of a planner is thus synchronizing the work of resources between concurrent projects. The paper presents a mathematical model of the problem of selecting subcontractors or general contractor’s crews for a time-constrained project that accounts for the availability of contractors, as well as for the cost of subcontracting works. The proposed mixed integer-binary linear programming model enables the user to perform the time/cost trade-off analysis.
PL
W artykule przedstawiono model matematyczny problemu wyboru podwykonawców lub brygad roboczych generalnego wykonawcy przy założeniu ograniczonej w czasie (poprzez okna czasowe) dostępności wykonawców robót budowlanych. Proponowany model matematyczny (mieszany, binarny model programowania liniowego) umożliwia przeprowadzenie analizy czasowo-kosztowej przedsięwzięcia budowlanego. Uwzględnienie na etapie planowania rzeczywistych terminów dostępności zasobów podwykonawców oraz ich ofert cenowych, które mają wpływ na koszt i czas trwania przedsięwzięcia, może dać wykonawcy przewagę konkurencyjną na rynku usług budowlanych. Dalsze badania autorów będą się koncentrowały na opracowaniu algorytmu opartego na metodzie podziału i ograniczeń dedykowanego do rozwiązywania prezentowanego problemu harmonogramowania przedsięwzięć budowlanych i oceny jego efektywności oraz złożoności obliczeniowej.
Rocznik
Strony
295--307
Opis fizyczny
Bibliogr. 25 poz., il., tab.
Twórcy
autor
  • Lublin University of Technology, Faculty of Civil Engineering and Architecture, Lublin, Poland
autor
  • Lublin University of Technology, Faculty of Civil Engineering and Architecture, Lublin, Poland
  • Warsaw University of Technology, Faculty of Civil Engineering, Warsaw, Poland
Bibliografia
  • 1. G.Y. Abbasi, , Y.A. Arabiat, “A heuristic to maximize the net present value for resource-constrained project-scheduling problems”, Project Management Journal 32(2): 17-24, 2001.
  • 2. V. Albino, A.C. Garavelli, “A neural network application to subcontractor rating in construction firms”, International Journal of Project and Management 16(1): 9-14, 1998.
  • 3. K. M. A.-S. Al-Harbi, “Application of the AHP in project management”, International Journal of Project Management, 19(1): 19-27, 2001.
  • 4. O. Alptekin, “Multi-criteria decision making approach in contractor selection”, International Journal of Natural and Engineering Sciences 8(2): 06-09, 2014.
  • 5. K.P. Anagnostopoulos, A.P. Vavatsikos, (2006), “An AHP model for construction contractor prequalification”, Operational Research. An International Journal 6(3): 333-346, 2006.
  • 6. G., Arslan, S. Kivrak, M.T. Birgonul, I. Dikmen, “Improving sub-contractor selection process in construction projects: Web-based sub-contractor evaluation system (WEBSES)”, Automation in Construction, 7(4): 480-488, 2008.
  • 7. R.H. Doersch, J.H. Patterson, “Scheduling a project to maximize its present value: a zero-one programming approach”, Management Science 23(8): 882-889, 1997.
  • 8. Y.L. Chen, D. Rinks, K. Tang, “Critical path in an activity network with time constraints”, European Journal of Operational Research 100:122-133, 1997.
  • 9. A.M. El-Kholy, “Scheduling repetitive construction projects using fuzzy linear programming”, IOSR Journal of Mechanical and Civil Engineering 4(2): 13-22, 2012.
  • 10. T. Hegazy, N. Wassef , “Cost optimization in projects with repetitive nonserial activities”, Journal of Construction Engineering and Management 127(3): 183-191, 2001.
  • 11. K. Hyari, K. El-Rayes, “Optimal planning and scheduling for repetitive construction projects”, Journal of Management in Engineering 22(1): 11-19, 2006.
  • 12. P.G. Ispilandis, “Multi-objective linear programming model for scheduling linear repetitive projects”, Journal of Construction Engineering and Management 133(6): 417-424, 2007.
  • 13. P. Jaskowski, “Designing the structure of a construction project operating system using evolutionary algorithm”, Archives of Civil Engineering, LIV(2): 371-394, 2008.
  • 14. P. Jaskowski, A. Sobotka, A. “Scheduling construction projects using evolutionary algorithm”, Journal of Construction Engineering and Management 132(8): 861-870, 2006.
  • 15. T. Kasprowicz, “Multi-objective optimization of construction schedules”, Computing in Civil Engineering 1: 185-190, 1994.
  • 16. T. Kasprowicz, T., “Scheduling building works under conditions of risk or uncertainty”, Archives of Civil Engineering 43(3): 243-258, 1997.
  • 17. S.-S. Leu, Ch.-H. Yang, “GA-based multicriteria optimal model for construction scheduling”, Journal of Construction Engineering and Management 125(6): 420-427, 1999.
  • 18. M.M. Marzouk, A.A. El Kherbawy, M. Khalifa, “Factors influencing sub-contractors selection in construction projects”, HBRC Journal 9: 150-158, 2013.
  • 19. K. Neumann, J. Zimmermann, “Procedures for resource leveling and net present value problems in project scheduling with general temporal and resource constraints”, European Journal of Operational Research 127: 425-443, 2000.
  • 20. S.T. Ng, M. Skitmore, W.F. Chung, “Ten basic factors to indentify suitable subcontractors for construction projects”, Proc. CIB TG 23 International Conference, Hong Kong, 1-8, 2003.
  • 21. S.T. Ng, Ch.D.T. Luu, A.W.K. Chu, “Delineating criteria for subcontractors registration considering divergence in skill base and scales”, International Journal of Project Management 26(4): 448-456, 2008.
  • 22. G. Polat, B. Kaplan, B.N. Bingol, “Subcontractor selection using genetic algorithm”, Procedia Engineering 123: 432-440, 2015.
  • 23. D. Taruna, R. Rajiv Bhatt, J.J. Bhavsar, “Methodology for ranking of factors affecting selection of subcontractor for construction contractors of Gujarat”, International Journal of Engineering Trends and Technology (IJETT) 32(1): 19-25, 2016.
  • 24. G. Ulusoy, L. Özdamar, “A heuristic scheduling algorithm for improving the duration and net present value of a project”, International Journal of Operations & Production Management 15(1): 89-98, 1995.
  • 25. W.C. Wang, J.J. Liu, “Factor-based path analysis to support subcontractor management”, International Journal of Project Management 23(2): 109-120, 2005.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-1768fe7f-1e91-4b04-b39b-f5f999cc4f57
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.