Na czas realizacji procesów budowlanych wpływa wiele czynników, których częstość i siła oddziaływania zależą od warunków realizacji – specyficznych dla danej budowy, przedsiębiorstwa, lokalizacji. Większość dotychczasowych prac z zakresu harmonogramowania koncentrowała się na modelowaniu przedsięwzięć i poszukiwaniu dokładnych oraz heurystycznych metod rozwiązywania modeli, w celu projektowania optymalnych (lub suboptymalnych) harmonogramów w warunkach deterministycznych. Podejście, zmierzające do opracowania harmonogramów odpornych na zakłócenia (stabilnych) jest określane mianem proaktywnego. Powinno ono zapewnić minimalizację odchyleń rzeczywistych terminów realizacji procesów od terminów zaplanowanych. Ze względu na dużą złożoność obliczeniową rozwiązania tego problemu w przedsięwzięciach realizowanych w praktyce (model stochastyczny), w literaturze przedmiotu są poszukiwane zastępcze mierniki odporności harmonogramów. Mierniki o potwierdzonej wiarygodności mogą stanowić podstawę tworzenia efektywnych algorytmów harmonogramowania. Celem pracy jest analiza porównawcza jakości różnych miar odporności harmonogramów z zastosowaniem metody symulacji Monte Carlo i propozycja nowego miernika oraz metody określania wielkości buforów czasu.
EN
The actual completion time of construction projects is reported to be rarely in accordance with initial plans. A schedule considered optimal with respect to project duration may become infeasible due to disruptions caused by uncontrollable factors. Deficiencies of the existing methods of project scheduling gave rise to the worldwide search for predictive (or proactive) scheduling that is expected to provide robust schedules (immune to disturbances), thus counteracting instability and “nervousness” of a project plan. A stable schedule with acceptable makespan performance should minimize the instability cost function, defined as the weighted sum of the expected absolute deviations between the predicted start times and the value that the random variable of start time will assume during schedule execution. Computational burden of optimizing this direct measure of schedule robustness in a real-life project environment is quite high. Developing surrogate quantitative measures to provide a good estimate of schedule robustness is essential for building efficient robust scheduling algorithms. For this reasons, the aim of this paper is to evaluate the quality of free-slack-based measures for a benchmark project using Monte Carlo simulation technique. The new approach, to increasing schedule robustness, based on buffer sizing and allocation, is proposed and tested against the existing free-slack times allocation approaches.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.