مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۴ انگلیسی

Optimal Budget Allocation Of Maintenance Scheduling Using Particle Swarm Optimization (PSO) Algorithm

Optimal Budget Allocation Of Maintenance Scheduling Using Particle Swarm Optimization (PSO) Algorithm

چکیده مقاله

This research can be utilized to administrators of project oriented organizations in macro project portfolio management, reviewing the results of strategic goals, allocating resources to projects, and finally adjusting the project portfolio by obtaining the most optimal possible situation The recipients of this study will be all companies and organizations that intend to manage several projects in the form of a portfolio The model presented in this research is developed in several stages and in each of these stages, the results of the model can satisfy part of the requirements of organizations associated with multiple projects In this study, the optimal resource allocation of the maintenance program in portfolio management has been done with a particle swarm optimization PSO algorithm Real agents have been investigated to determine the effectiveness of the suggested approach According to the results, consideration of operational restrictions varies the cost and revenue values of the portfolio contradictorily The penalty cost and total profit of the system are changed due to the variation of maintenance and operation resources changes

کلیدواژه‌ها

portfolio management budget allocation maintenance scheduling particle swarm optimization PSO algorithm

نویسندگان

تصویر Mahdi Yazdani

Mahdi Yazdani

PhD Candidate, Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran

تصویر Abolfaz Arzanlou

Abolfaz Arzanlou

PhD student in Engineering and Construction Management, Department of Civil Engineering, Faculty of Civil and Earth Resources Engineering, Central Tehran Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran

تصویر Javad Majrouhi Sardroud

Javad Majrouhi Sardroud

Associate Prof , Department of Civil Engineering, Faculty of Civil and Earth Resources Engineering, Central Tehran Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran

شیوه ارجاع

Arzanlou, Abolfaz and Majrouhi Sardroud, Javad,1404,Optimal Budget Allocation Of Maintenance Scheduling Using Particle Swarm Optimization (PSO) Algorithm,18th International Conference on Mechanical, Construction Industrial & Civil Engineering

ارائه‌شده در

پوستر مجموعه مقالات هجدهمین کنفرانس بین المللی مکانیک، ساخت، صنایع و مهندسی عمران مجموعه مقالات هجدهمین کنفرانس بین المللی مکانیک، ساخت، صنایع و مهندسی عمران31 اردیبهشت 1404
ادامه مسیر پژوهش

مقالات مرتبط

مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۴ ۳۷۶ مشاهده

مروری جامع بر مطالعات انجام شده در زمینه صنعت ۵.۰ و تحلیل مفهومی و کاربردی آن

در سال های اخیر، تحول در عرصه فناوری های صنعتی منجر به ظهور مفهومی نوین به نام «صنعت ۵ ۰» شده است که در…

صنعت ۵.۰انسان محوریپایداری
مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۴ ۳۲۱ مشاهده

ارزیابی کاربرد مواد پیزوالکتریک در کنترل ارتعاشات و بهبود پایداری سازه

مواد پیزوالکتریک به دلیل توانایی شان در تبدیل انرژی مکانیکی به الکتریکی و بالعکس، به عنوان یک راه حل نوآ…

پیزوالکتریکارتعاشاتسازه
مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۴ ۳۱۷ مشاهده

Applications Of Smart Materials In Modern Civil Engineering

Human efforts for the modern world have sparked a global initiative aimed at achieving unparalleled exce…

Smart materialsresilienceModern civil engineering
مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۴ ۲۹۰ مشاهده

ارزیابی و مدیریت ریسک حملات سایبری به زیرساخت های صنعتی با رویکرد تحلیل ریسک مبتنی بر هوش مصنوعی

با گسترش هوشمندسازی و اتصال روزافزون زیرساخت های صنعتی به شبکه های دیجیتال، تهدیدات سایبری به یکی از چال…

مدیریت ریسکیادگیری ماشینامنیت سایبری صنعتی
مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۴ ۲۸۰ مشاهده

استراتژی توسعه شهری CDS مفاهیم، تجارب و چالش های بومی سازی در ایران

استراتژی توسعه شهری City Development Strategy CDS به عنوان یکی از رویکردهای نوین در مدیریت و برنامه ریزی…

بومی سازیبرنامه ریزی استراتژیکتوسعه پایدار شهری
مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۴ ۲۷۶ مشاهده

A Human-Centric Digital Twin Framework For Structural Health Monitoring And Green Project Management: A Case Study On The Seyed Khandan Bridge In Tehran

Despite rapid advances in structural monitoring, current approaches often lack integration between real…

Digital Twin (DT)Seyed Khandan BridgeMachine Learning (ML)