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.
2
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
Time-cost tradeoff analysis is a very important issue in project management. The Kaufmann–Desbazeille algorithm is considered by numerous authors to be an exact algorithm to solve this problem. In the paper, we prove that this claim is not true. In particular, we perform a worst-case analysis. The accuracy of the KDA is the worst when: the network has many critical and subcritical paths with a lot of common arcs (i), shortening costs are constant (ii), the level of shortening costs for a given activity depends on its type.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.