Models and algorithms to improve earthwork operations in road design using mixed integer linear programming

Hare, Warren; Koch, Valentin R.; Lucet, Yves

doi:10.1016/j.ejor.2011.06.011

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“…In particular, site grading operations employ a large fleet of heavy equipment and represent about 25% of the total construction cost on large industrial and infrastructural projects [2]; in a separate study concerning mine haul road maintenance, the truck haulage cost is found to account for up to 50% of the total direct cost of earthworks [3]. Given multiple sources and destinations (i.e.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

A mixed-integer linear programming approach for temporary haul road design in rough-grading projects

2016

Automation in Construction

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Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

A mixed-integer linear programming approach for temporary haul road design in rough-grading projects

2016

Automation in Construction

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“…Normalmente, os custos relacionados às obras de terraplanagem equivalem em torno de 25% do total dos custos em construção de estradas, e isso pode aumentar consideravelmente em função do local onde a estrada será inserida (HARE et al, 2011). Porém Lima (2003) afirma que os custos relacionados a terraplanagem representam a maior parte do custo total das obras rodoviárias.A movimentação de terra, portanto, é um fator significativo na determinação do custo total de um projeto de rodovia.…”

Section: Introductionunclassified

“…Há muitos estudos e trabalhos que aplicam técnicas de otimização matemática em obras de infraestruturas como exemplo: Mayer e Stark (1981), Easa (1987), Christian e Caldera (1988), Easa (1988), Reda (1990), Jayawardane e Harris (1990), Jayawardane e Price (1994a),Huang e Halpin (1995), Henderson et al (2003), Ipsilandis (2007), Moselhi e Alshibani (2009), Hare et al (2011) e Nassar e Hosny (2012) porém poucos conseguiram aplicá-los em projetos reais como Nandgaonkar (1981), Jayawardane e Price (1994b), Cristóbal (2009) e Lima et al (2013, demonstrando que a grande maioria estava mais interessada no aspecto matemático do problema do que na solução da operação de execução.…”

Section: Introductionunclassified

Modelo de roteirização para a distribuição de materiais de terraplenagem baseado em programação inteira

2016

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Article Info Resumo Palavras-chave Roteirização de Veículos Equipamentos TerraplanagemAlguns estudos afirmam que para obter uma economia geral na construção, os planejadores devem desenvolver uma estratégia de forma a otimizar a utilização dos recursos. Em obras de terraplenagem, uma das formas de fazer isso é minimizar a distância total percorrida pelos veículos na movimentação de terra entre as zonas de corte e aterro. Há muitos estudos que focam na otimização da distribuição de materiais entre zonas de corte e aterro, porém poucos aplicaram em projetos reais, nenhum deles considerou múltiplos equipamentos e nem fizeram uma análise baseada na distância entre estacas. Este trabalho tem como objetivo desenvolver um modelo de Programação Matemática que minimize a distância percorrida pelos caminhões basculantes em atividades de distribuição de materiais na terraplenagem. O modelo foi aplicado em um estudo de caso em uma obra rodoviária, no qualse obteve a alocação de corte e aterro ótima, de forma a minimizar a distância percorrida pelos caminhões, e, por conseguinte, a rota ótima para a utilização de caminhões ao longo da obra. Ao comparar o resultado obtido pelo modelo e o resultado fornecido pelo diagrama de massas obtém-se uma economia de 12% na distância percorrida. IntroduçãoNormalmente, os custos relacionados às obras de terraplanagem equivalem em torno de 25% do total dos custos em construção de estradas, e isso pode aumentar consideravelmente em função do local onde a estrada será inserida (HARE et al., 2011). Porém Lima (2003) afirma que os custos relacionados a terraplanagem representam a maior parte do custo total das obras rodoviárias.A movimentação de terra, portanto, é um fator significativo na determinação do custo total de um projeto de rodovia. Desta forma, a obtenção do custo mínimo em terraplanagem é essencial para o projeto rodoviário.Jayawardane e Harris (1990) afirmam que as operações de terraplenagem na construção de rodovias consistem em um importante item da licitação. Logo, a seleção cuidadosa das zonas de empréstimo/bota-fora e dos equipamentos, bem como, a distribuição de materiais é essencial neste processo. Nesse contexto, um modelo computacional que automatiza o processo de minimização de custos em obras de terraplanagem é, portanto, altamente desejável.El-Rayes e Moselhi (2001) afirmam que otimizar a utilização dos recursos pode levar a uma redução significativa na duração e nos custos dos projetos de construção repetitivos, como rodovias, edifícios e conjuntos habitacionais. Planejar as atividades de distribuição de materiais em obras de terraplanagem pode representar um ganho na obra como um todo.Askew et al. (2002) afirmam que atividades de terraplenagem consistem tipicamente em escavação (corte), transporte de materiais e depósito de material (aterro). É justamente a seleção e as inter-relações destes cortes e aterros que contribuem para o processo de planejamento da terraplenagem ser complexo. Como há um grande número de combinações dessas atividades em um projeto de rodovia...

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“…Changing this definition can substantially change the performance profile [HVL11]. Also note that if a fixed-cost approach is used to performing the benchmarking experiments, then performance profiles become inappropriate, as all algorithms will use the same "time".…”

Section: Performance Profilesmentioning

confidence: 99%

Best practices for comparing optimization algorithms

2017

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The final publication is available at Springer via http://dx.doi.org/10.1007/s11081-017-9366-1 Comparing, or benchmarking, of optimization algorithms is a complicated task that involves many subtle considerations to yield a fair and unbiased evaluation. In this paper, we systematically review the benchmarking process of optimization algorithms, and discuss the challenges of fair comparison. We provide suggestions for each step of the comparison process and highlight the pitfalls to avoid when evaluating the performance of optimization algorithms. We also discuss various methods of reporting the benchmarking results. Finally, some suggestions for future research are presented to improve the current benchmarking process.

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Models and algorithms to improve earthwork operations in road design using mixed integer linear programming

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A mixed-integer linear programming approach for temporary haul road design in rough-grading projects

A mixed-integer linear programming approach for temporary haul road design in rough-grading projects

Modelo de roteirização para a distribuição de materiais de terraplenagem baseado em programação inteira

Best practices for comparing optimization algorithms

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