Būvprojektu vadība, izmantojot daudzkritēriju optimizāciju

Abstract

Būvniecības projektu vadība lietojot multikritēriju optimizāciju. Būvniecības projektus Latvijā un pasaulē 2022.-2023. gadā ir ietekmējušas vairākas ģeopolitiskas problēmas, kuru dēļ ir radusies nepieciešamība pēc izmaksu un laika optimizācijas risinājumiem. Bakalaura darba mērķis ir demonstrēt, ka, izmantojot dažādas metodikas un daudzfaktoru optimizācijas algoritmus, būvprojektu īstenošanas laiku un izdevumus iespējams samazināt vismaz par 5%. Rezultātā izceļot “In-house“ (iekšēja) projektu īstenošanas metodes trūkumus, tika secināts ka ar ģenētiskā algoritma palīdzību ir iespējams samazināt būvniecības projektu īstenošanas laiku un izmaksas par vismaz 5 % izmantojot ārpakalpojuma metodi “Design and Build” (projektēt un būvēt). Komercinformācijas nepieejamības dēļ rezultātus var izmantot kā piemēru vai sākumpunktu tālākai izpētei. Bakalaura darbs ir uzrakstīts angļu valodā, tā apjoms ir 46 lapaspuses, 2 tabulas, 11 figūras, 6 pielikumi un 30 literatūras avoti. Atslēgas vārdi: Optimizācija, “Design and Build”, Ģenētiskais algoritms, būvniecības projekti, izmaksas un laiks

In 2022/23 various geopolitical challenges influence the cost increase and time delays in construction projects in Latvia and the world. Construction industry signals indicate the need for new cost and time-optimization solutions. The aim of the thesis is to prove that construction project implementation time and costs can be optimized or reduced by at least 5% using different methodologies and multifactor optimization algorithms. For this purpose, a new construction project implementation methodology was developed using existing schematics and three different approaches. Obtained data were then used in a genetic optimization algorithm to find the best approaches and minimum possible hypothetical construction project implementation time and costs. Results proved that costs and time can be maximally reduced by more than 5% using the outsourcing method “Design and Build” while outlining the limitations of the “In-house” project implementation method. The result objectivity is limited by general complexity and the substantial amount of legislative information that is available about construction projects. However, results can be interpreted and used as a demonstration or initial input to produce more sophisticated solutions, as obtained information is relatively focused and complexity reduced. Results and methodology could be supplemented and further advanced by expanding the developed construction project implementation schematic and sourcing information about time and cost estimates using construction company databases and information about historic construction projects. Bachelor’s thesis is written in English, it consists of 46 pages, 2 tables, 11 figures, 6 appendixes, and 30 information sources. Keywords: optimization, “Design and Build”, Genetic algorithm, construction project, costs and time.