satisfactory solutions for resource

satisfactory solutions for resource-leveling problem in modern construction projects.
Symbiotic Organisms Search Algorithm
The SOS algorithm is a new metaheuristic algorithm developed by Cheng and Prayogo (2014). It was inspired by the dependencybased interactions seen among organisms in nature, which are known as symbiosis. Like most population-based metaheuristic algorithms, SOS has the following features: (1) it uses a population of organisms that contains candidate solutions used to seek the global solution over the search space; (2) it has special operators that use the candidate solutions to guide the search process; (3) it uses a selection mechanism to preserve the better solutions; and (4) it requires the proper setting of common control parameters such as population size and maximum number of evaluations.
However, unlike most metaheuristic algorithms that have additional control parameters (e.g., GA has crossover and mutation rates; PSO has inertia weight, cognitive factors, and social factors), SOS requires no algorithm-specific parameters. This is considered an advantage over competing algorithms because SOS does not need to perform parameter tuning . Improper tuning related to algorithm-specific parameters might increase computational time and produce local optima solutions.
In the early stage, a random ecosystem (population) matrix is created, each row representing a candidate solution to the corresponding problem. The number of organisms in the ecosystem, the so-called ecosystem size, is predetermined by the user. The rows in the matrix are called organisms, as in other metaheuristic algorithms. Each virtual organism represents a candidate solution to the corresponding problem or objective. The search begins after the initial ecosystem has been generated. During the search process, each organism benefits from continuous interaction with others in three different phases:
• Mutualism: one organism develops a relationship that benefits itself and the other—a classic example is the interaction between bees and flowers;
• Commensalism: one organism develops a relationship that benefits itself but does not impact the other—an example is the relationship between remora fish and sharks; and
• Parasitism: one organism develops a relationship that benefits itself but harms the other—an example is the plasmodium parasite, which uses its relationship with the anopheles mosquito to transfer between human hosts.
The three phases are adopted from the most common symbioses used by organisms to increase their fitness and survival advantage over the long term. During the interaction, the one that receives a benefit evolves to a fitter organism whereas the one who is harmed perishes. The mechanisms for updating the best organism are conducted after one generation of organisms has completed its three phases. The phases are repeated until the stopping criterion is achieved. The pseudocode shown in Fig. 1 summarizes the basic step of the SOS optimization procedure:
Discrete Symbiotic Organisms Search for
Multiple-Resources Leveling in Multiple Projects—the DSOS-MRLMP Model

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

โซลูชั่นที่น่าพอใจสำหรับปัญหาการปรับระดับทรัพยากรในโครงการก่อสร้างที่ทันสมัยอัลกอริทึมการค้นหาสิ่งมีชีวิต symbioticอัลกอริทึม SOS เป็นอัลกอริธึม metaheuristic ใหม่พัฒนา โดยเฉิงและ Prayogo (2014) มันถูกบันดาลโต้ dependencybased ที่เห็นระหว่างสิ่งมีชีวิตในธรรมชาติ ซึ่งจะเรียกว่า symbiosis เช่นสุดประชากรตามกระบวน metaheuristic, SOS มีคุณลักษณะต่อไปนี้: (1) มันใช้ประชากรของสิ่งมีชีวิตที่ประกอบด้วยโซลูชั่นของผู้ใช้เพื่อค้นหาโซลูชันระดับโลกผ่านพื้นที่การค้นหา (2) มีตัวพิเศษที่ใช้โซลูชั่นผู้นำกระบวนการค้นหา (3) ใช้กลไกการเลือกการรักษาวิธีแก้ไขปัญหาที่ดี และ (4) จึงต้องมีการตั้งค่าพารามิเตอร์การควบคุมการทั่วไปเช่นขนาดประชากรและจำนวนสูงสุดของการประเมินเหมาะสมอย่างไรก็ตาม ซึ่งแตกต่างจากอัลกอริทึม metaheuristic สุดที่มีพารามิเตอร์การควบคุมเพิ่มเติม (เช่น GA มีราคาพิเศษแบบไขว้และการกลายพันธุ์ PSO มีน้ำหนักความเฉื่อย ปัจจัยการรับรู้ และปัจจัยทางสังคม), SOS ต้องใช้อัลกอริทึมเฉพาะพารามิเตอร์ไม่ นี้จะถือว่าเป็นอัลกอริทึมที่แข่งขันได้เปรียบเนื่องจาก SOS ไม่จำเป็นต้องทำการปรับแต่งพารามิเตอร์ พารามิเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับอัลกอริทึมเฉพาะปรับแต่งไม่เหมาะสมอาจเพิ่มเวลาที่คำนวณ และผลิตเฉพาะพติโซลูชั่นในระยะแรก ๆ เมทริกซ์ระบบนิเวศตัวอย่าง (ประชากร) แล้ว แต่ละแถวแทนโซลูชันตัวเลือกปัญหาที่เกี่ยวข้อง จำนวนของสิ่งมีชีวิตในระบบนิเวศ ระบบนิเวศเรียกว่าขนาด มีกำหนดการ โดยผู้ใช้ แถวในเมตริกซ์เรียกว่าสิ่งมีชีวิต ในอัลกอริทึมอื่น ๆ metaheuristic แต่ละสิ่งมีชีวิตเสมือนแทนโซลูชันตัวเลือกปัญหาที่เกี่ยวข้องหรือวัตถุประสงค์ การค้นหาเริ่มต้นหลังจากที่มีการสร้างระบบนิเวศเริ่มต้น ในระหว่างกระบวนการค้นหา สิ่งมีชีวิตแต่ละผลประโยชน์จากการโต้ตอบอย่างต่อเนื่องกับผู้อื่นในระยะสามแตกต่างกัน:• Mutualism: สิ่งมีชีวิตหนึ่งพัฒนาความสัมพันธ์ที่เป็นประโยชน์ตัวเองและอีกตัวเป็นตัวอย่างที่คลาสสิกคือ การโต้ตอบระหว่างผึ้งและดอกไม้• Commensalism: สิ่งมีชีวิตหนึ่งพัฒนาความสัมพันธ์ที่ได้รับประโยชน์เอง แต่ผลกระทบอื่น ๆ เช่นตัวอย่างความสัมพันธ์ระหว่างปลาฉลาม และปลา remora และ• Parasitism: สิ่งมีชีวิตหนึ่งพัฒนาความสัมพันธ์ที่เป็นประโยชน์เองแต่ harms อื่น ๆ — ตัวอย่างคือ ปรสิตพลาสโมเดียม ซึ่งใช้ความสัมพันธ์ของกับยุง anopheles ถ่ายโอนระหว่างมนุษย์โฮสต์ระยะสามจะนำจาก symbioses ทั่วไปที่ใช้ชีวิตเพื่อเพิ่มประโยชน์จากการออกกำลังกายและการอยู่รอดในระยะยาว ในระหว่างการโต้ตอบ ได้รับสวัสดิการอยู่เสมอเพื่อมีชีวิตโลภในขณะที่ perishes เป็นผู้หนึ่งที่เป็นอันตราย กลไกในการปรับปรุงสิ่งมีชีวิตสุดจะดำเนินการหลังจากเสร็จขั้นตอนสามรุ่นหนึ่งของสิ่งมีชีวิต ระยะเป็นซ้ำจนกว่าจะบรรลุเงื่อนไขการหยุด รหัสเทียมที่แสดงใน Fig. 1 สรุปขั้นตอนพื้นฐานของกระบวนการเพิ่มประสิทธิภาพ SOS:Symbiotic ชีวิตแยกกันค้นหาปรับระดับในโครงการหลายทรัพยากรหลายตัวแบบ DSOS-MRLMP

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การแก้ปัญหาที่น่าพอใจสำหรับปัญหาการปรับระดับทรัพยากรในโครงการก่อสร้างที่ทันสมัย.
Symbiotic
ชีวิตการค้นหาขั้นตอนวิธีอัลกอริทึมSOS เป็นอัลกอริทึม metaheuristic ใหม่ที่พัฒนาโดยเฉิงและ Prayogo (2014) มันเป็นแรงบันดาลใจจากการมีปฏิสัมพันธ์ในหมู่ dependencybased เห็นสิ่งมีชีวิตในธรรมชาติซึ่งเป็นที่รู้จักกัน symbiosis ชอบมากที่สุดประชากรตามขั้นตอนวิธีการ metaheuristic, SOS มีคุณสมบัติดังต่อไปนี้ (1) จะใช้ประชากรของสิ่งมีชีวิตที่มีการแก้ปัญหาที่ผู้สมัครใช้ในการแสวงหาวิธีการแก้ปัญหาระดับโลกมากกว่าพื้นที่ค้นหา; (2) ผู้ประกอบการก็มีความพิเศษที่ใช้โซลูชั่นของผู้สมัครเพื่อให้คำแนะนำขั้นตอนการค้นหานั้น (3) จะใช้กลไกการคัดเลือกเพื่อรักษาโซลูชั่นที่ดี; และ (4) จะต้องมีการตั้งค่าที่เหมาะสมของพารามิเตอร์การควบคุมร่วมกันเช่นขนาดของประชากรและจำนวนสูงสุดของการประเมินผล.
แต่แตกต่างจากขั้นตอนวิธีการมากที่สุด metaheuristic ที่มีพารามิเตอร์ควบคุมเพิ่มเติม (เช่น GA มีครอสโอเวอร์และอัตราการกลายพันธุ์; PSO มีน้ำหนักความเฉื่อยทางปัญญา ปัจจัยและปัจจัยทางสังคม), SOS ไม่จำเป็นต้องมีขั้นตอนวิธีพารามิเตอร์ที่เฉพาะเจาะจง นี้ถือว่าเป็นประโยชน์มากกว่าการแข่งขันขั้นตอนวิธีการ SOS เพราะไม่จำเป็นต้องดำเนินการปรับพารามิเตอร์ การปรับแต่งที่ไม่เหมาะสมที่เกี่ยวข้องกับขั้นตอนวิธีพารามิเตอร์ที่เฉพาะเจาะจงอาจเพิ่มเวลาในการคำนวณและการผลิตที่ดีที่สุดของการแก้ปัญหาในท้องถิ่น.
ในช่วงเริ่มต้นของระบบนิเวศแบบสุ่ม (ประชากร) เมทริกซ์จะถูกสร้างขึ้นแต่ละแถวที่เป็นตัวแทนของการแก้ปัญหาของผู้สมัครที่จะเป็นปัญหาที่สอดคล้องกัน จำนวนของสิ่งมีชีวิตในระบบนิเวศที่มีขนาดของระบบนิเวศที่เรียกว่ามีการกำหนดไว้ล่วงหน้าโดยผู้ใช้ แถวในเมทริกซ์ที่เรียกว่าชีวิตในขณะที่ขั้นตอนวิธีการ metaheuristic อื่น ๆ แต่ละคนมีชีวิตเสมือนจริงแสดงให้เห็นถึงวิธีการแก้ปัญหาของผู้สมัครที่จะแก้ไขปัญหาที่สอดคล้องกันหรือวัตถุประสงค์ การค้นหาเริ่มต้นหลังจากที่ระบบนิเวศเริ่มต้นได้รับการสร้าง ในระหว่างขั้นตอนการค้นหาแต่ละประโยชน์ชีวิตจากการทำงานร่วมกันอย่างต่อเนื่องกับผู้อื่นในสามขั้นตอนที่แตกต่างกัน
Mutualism •หนึ่งชีวิตพัฒนาความสัมพันธ์ที่เป็นประโยชน์ต่อตัวเองและอื่น ๆ ตัวอย่างคลาสสิกเป็นปฏิสัมพันธ์ระหว่างผึ้งและดอกไม้;
• commensalism: หนึ่งชีวิตพัฒนา ความสัมพันธ์ที่เป็นประโยชน์ต่อตัวเอง แต่ไม่ได้ส่งผลกระทบอื่น ๆ ตัวอย่างคือความสัมพันธ์ระหว่างปลาฉลามและ Remora; และ•เบียนหนึ่งชีวิตพัฒนาความสัมพันธ์ที่เป็นประโยชน์ต่อตัวเอง แต่เป็นอันตรายต่อที่อื่น ๆ เช่นเป็นปรสิต Plasmodium ซึ่งใช้ความสัมพันธ์กับยุงก้นปล่องในการถ่ายโอนระหว่างโฮสต์ของมนุษย์. สามขั้นตอนที่เป็นที่ยอมรับจาก symbioses ที่พบมากที่สุดที่ใช้โดย สิ่งมีชีวิตที่จะเพิ่มการออกกำลังกายและความได้เปรียบของพวกเขาอยู่รอดในระยะยาว ในระหว่างการทำงานร่วมกันอย่างใดอย่างหนึ่งที่ได้รับผลประโยชน์ที่จะวิวัฒนาการสิ่งมีชีวิตที่มีสุขภาพดีในขณะที่ผู้ที่ได้รับอันตรายย่อมเสื่อมสูญไป สำหรับการปรับปรุงกลไกการมีชีวิตที่ดีที่สุดที่มีการดำเนินการหลังจากที่คนรุ่นหนึ่งของสิ่งมีชีวิตได้เสร็จสิ้นขั้นตอนที่สามของ ขั้นตอนที่มีการทำซ้ำจนกว่าเกณฑ์หยุดจะประสบความสำเร็จ pseudocode แสดงในรูป 1 สรุปขั้นพื้นฐานของขั้นตอนการเพิ่มประสิทธิภาพ SOS: ไม่ต่อเนื่อง Symbiotic ชีวิตค้นหาทรัพยากรหลาย Leveling ในหลายโครงการที่ DSOs-MRLMP รุ่น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

โซลูชั่นที่น่าพอใจสำหรับการปรับระดับทรัพยากร ปัญหาในการก่อสร้างที่ทันสมัย

อาศัยสิ่งมีชีวิตขั้นตอนวิธีขั้นตอนวิธีขั้นตอนวิธีเมต้า วริสติค SOS เป็นใหม่ที่พัฒนาโดย Cheng และ prayogo ( 2014 ) มันเป็นแรงบันดาลใจจาก dependencybased ปฏิสัมพันธ์ระหว่างสิ่งมีชีวิตที่เห็นในธรรมชาติ ซึ่งจะเรียกว่า symbiosis . ชอบขั้นตอนวิธีเมต้า วริสติค - ตามจำนวนประชากรมากที่สุดSOS มีคุณลักษณะดังต่อไปนี้ : ( 1 ) ใช้ประชากรของสิ่งมีชีวิตที่ประกอบด้วยผู้สมัครโซลูชั่นใช้แสวงหาโซลูชั่นระดับโลกมากกว่าการค้นหาพื้นที่ ; ( 2 ) มีผู้ประกอบการที่ใช้โซลูชั่นการแนะนำผู้สมัครกระบวนการค้นหา ; ( 3 ) จะใช้กลไกการรักษาโซลูชั่นดีกว่าและ ( 4 ) มันต้องมีการตั้งค่าที่เหมาะสมของพารามิเตอร์ควบคุมทั่วไปเช่นขนาดของประชากร และจำนวนสูงสุดของการประเมิน .
แต่แตกต่างมากที่สุดขั้นตอนวิธีที่เมต้า วริสติคพารามิเตอร์ควบคุมเพิ่มเติม ( เช่น GA มีครอสโอเวอร์และราคา ; การกลายพันธุ์ PSO มีน้ำหนัก ความเฉื่อยปัจจัย สติปัญญา และสังคม ) , SOS ต้องใช้พารามิเตอร์ที่เฉพาะเจาะจงไม่มีขั้นตอนวิธี .นี้ถือว่าได้เปรียบกว่าขั้นตอนวิธีการแข่งขันเนื่องจากสัญญาณไม่ต้องแสดงการปรับค่าพารามิเตอร์ . การปรับแต่งพารามิเตอร์ที่เฉพาะเจาะจงที่เกี่ยวข้องกับขั้นตอนวิธีอาจเพิ่มเวลาคำนวณและผลิตโซลูชั่น Optima ท้องถิ่น .
ในช่วงแรก เป็นระบบนิเวศแบบสุ่ม ( ประชากร ) เมทริกซ์ที่สร้าง แต่ละแถวแทนผู้สมัครแนวทางแก้ปัญหาที่สอดคล้องกันจำนวนของสิ่งมีชีวิตในระบบนิเวศ ระบบนิเวศที่เรียกว่าขนาดจะกำหนดโดยผู้ใช้ แถวในเมทริกซ์เรียกว่าสิ่งมีชีวิต เช่น ขั้นตอนวิธีเมต้า วริสติคอื่น ๆ แต่ละระบบเสมือนเป็นผู้สมัคร การแก้ไขปัญหาที่สอดคล้อง หรือวัตถุประสงค์ เริ่มค้นหาตามระบบนิเวศเริ่มต้นได้รับการสร้าง ในระหว่างกระบวนการค้นหาประโยชน์จากการปฏิสัมพันธ์อย่างต่อเนื่องกับสิ่งต่างๆใน 3 ขั้นตอนที่แตกต่างกัน :
- ซึ่งกันและกัน : หนึ่งสิ่งมีชีวิตที่พัฒนาความสัมพันธ์ที่เป็นประโยชน์ให้ตัวเอง และ ตัวอย่างคลาสสิก other-a มีปฏิสัมพันธ์ระหว่างผึ้งและดอกไม้ ;
- น้ำมันระกำ :หนึ่งสิ่งมีชีวิตที่พัฒนาความสัมพันธ์ที่เป็นประโยชน์กับตัวเอง แต่ไม่มีผลกระทบอื่น ๆตัวอย่างคือความสัมพันธ์ระหว่างปลาและปลาฉลาม ปลาเข็ม และ
- ปรสิต : หนึ่งสิ่งมีชีวิตที่พัฒนาความสัมพันธ์ที่เป็นประโยชน์ตัวเอง แต่ก่ออื่น ๆตัวอย่างคือ พลาสโมเดียมปรสิตซึ่งใช้ความสัมพันธ์กับยุงก้นปล่องยุงโอนย้ายระหว่างมนุษย์
โยธาสามขั้นตอนที่เป็นที่ยอมรับจากที่พบมากที่สุดที่ใช้โดยสิ่งมีชีวิตอยู่ร่วมกันเพื่อเพิ่มประโยชน์ของฟิตเนสและการอยู่รอดในระยะยาว ในระหว่างการหนึ่งที่ได้รับประโยชน์วิวัฒนาการเพื่อช่างฟิตสิ่งมีชีวิตในขณะที่คนที่ทำร้ายพินาศ . กลไกสำหรับการปรับปรุงชีวิตที่ดีที่สุดจะดำเนินการหลังจากรุ่นหนึ่งของสิ่งมีชีวิตได้เสร็จสิ้นการสามขั้นตอนระยะซ้ำจนกว่าจะหยุดเกณฑ์ได้ รหัสเทียมแสดงในรูปที่ 1 สรุปขั้นตอนพื้นฐานของการเพิ่มประสิทธิภาพขั้นตอน : SOS symbiotic สิ่งมีชีวิตค้นหา

ไม่ต่อเนื่องแบบปรับระดับทรัพยากรในโครงการ dsos-mrlmp
หลายรุ่น