Algoritmi genetici per il controllo integrato tempi-costi-qualità nel construction management: caso di studio di un progetto stradale

Mariarosa Sorrentino

doi:10.6092/issn.2036-1602/4080

Autori

Mariarosa Sorrentino Università di Bologna
Nata a Castel San Pietro Terme (BO) il 27/05/1987. Laureata a pieni voti in Ingegneria Edile/Architettura il 18/07/2013 presso la scuola di Ingegnera e Architettura dell’Università di Bologna. La tesi di laurea è stata svolta nella materia Organizzazione del Cantiere con relatore il Prof. Ing. Marco Alvise Bragadin.

DOI:

https://doi.org/10.6092/issn.2036-1602/4080

Parole chiave:

Construction Management, indicatori di prestazione chiave, ottimizzazione tempi-costi-qualità, costruzione di strade, algoritmi genetici, ottimizzazione multi-obiettivo

Abstract

I progetti di costruzione devono soddisfare requisiti in termini di tempi, costi e qualità e il Project Management è fondamentalmente concentrato su questo compromesso. In ogni progetto questi tre parametri sono interdipendenti: non si può modificare un elemento senza influenzare almeno uno degli altri due. Questo lavoro presenta l’uso di una tecnica di intelligenza artificiale per la pianificazione delle attività di un progetto infrastrutturale, in vista di una ottimizzazione multi obbiettivo in termini di tempi-costi-qualità. L’approccio si basa sull’utilizzo di algoritmi genetici, implementati in Matlab, per valutare set di combinazioni di opzioni per le attività di costruzione. Lo scopo è quello di fornire una tecnica efficace per esplorare adeguatamente tutte le possibili configurazioni progettuali.

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