Giải quyết tranh chấp về thời gian hoàn thành dự án bằng công cụ mô hình động học hệ thống
Tác giả: Phạm Hồng Luân, Lê Nho TuấnTóm tắt:
Xây dựng mô giúp hỗ trợ người tranh chấp đưa ra quyết định chọn lựa phương pháp giải quyết tranh chấp phù hợp với những đặc điểm riêng của tranh chấp bao gồm các nguyên nhân gây ra tranh chấp và quan điểm của mỗi bên. Nghiên cứu tiếp tục đề xuất một bộ khung động học hệ thống giúp làm rõ nguyên nhân gây ra sự chậm trễ và hỗ trợ các bên giải quyết tranh chấp chậm trễ đó. Hơn nữa, mô hình cũng có khả năng dự đoán thời điểm “nút thắt” trong việc thương thảo mà các bên nên chuyển sang một phương pháp giải quyết tranh chấp thay thế khác. Nghiên cứu dựa trên 3 dự án chậm tiến độ thực tế để kiểm tra mức độ phù hợp của mô hình, kết quả cho thấy mô hình có khả năng linh động mô phỏng lại quá trình gây ra chậm trễ tiến độ và đưa ra các giải pháp giải quyết tranh chấp hợp lý, phản ánh đúng với tình hình thực tế.
- Training artificial neural network regression based on the generalized delta rule : a case study in modeling the compressive strength of concrete = Huấn luyện mạng nơ-ron thần kinh nhân tạo dùng cho phân tích hồi quy dựa trên quy tắc delta khái quát: ứng
- XGBoost regression for estimating bearing capacity of concrete piles = Sử dụng hồi quy XGBoost để đánh giá sức chịu tải của cọc bê tông
- Training deep neural network for regression analysis with the generalized delta rule : a case study in modeling the shear strength of soil = Huấn luyện mạng nơ-ron thần kinh nhân tạo sâu dùng cho phân tích hồi quy dựa trên quy tắc delta khái quát: ứng dụn
- Linear regression models for predicting the compressive strength of rice husk ash-blended concrete = Ứng dụng các mô hình hồi quy tuyến tính cho việc dự báo cường độ chịu nén của bê tông có chứa tro trấu
- Applications of Google OR-Tools in solving construction management linear optimization problems = Ứng dụng công cụ Google OR-Tools trong giải các bài toán tối ưu hóa tuyến tính trong quản lý dự án xây dựng





