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【24h】

Contractor Selection in Gas Well-drilling Projects with Quality Evaluation Using Neuro-fuzzy Networks

机译：燃气钻井项目的承包商选择，具有使用神经模糊网络的质量评价

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Contractor selection for a project is an important decision, one for the project time and cost, next for the quality obtained by the project. Although the project managers can easily determine the project time and cost, the quality is usually undefined especially for un-experienced managers. With a learnable property, an approach is first introduced in this paper to quantify the quality obtained for a gas well drilling project. Then, based on these three objectives (time, cost, and quality), a contractor selection problem is converted to an optimization problem. Next, the NSGA-II algorithm is utilized for solution. At the end, a sensitivity analysis is performed to select the parameters of the algorithm.
机译：一个项目的承包商选择是一个重要的决定，一个用于项目时间和成本，接下来是项目获得的质量。 虽然项目经理可以很容易地确定项目时间和成本，但质量通常是尤其是未经验的管理者。 通过了学习的财产，首先在本文中介绍了一种方法，以量化气井钻井项目获得的质量。 然后，基于这三个目标（时间，成本和质量），承包商选择问题被转换为优化问题。 接下来，使用NSGA-II算法用于解决方案。 最后，执行灵敏度分析以选择算法的参数。

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