Abstract: Work shift system is comm

Abstract: Work shift system is commonly used in construction projects to meet project deadlines. However, evening and night shiftsraise the risk of adverse events and thus must be used to the minimum extent feasible. The three objectives of the work shift problemare to minimize project duration, project cost, and total evening and night shift work hours while effectively handling relevant schedulingconstraints. This study proposes a new multiobjective approach that hybridizes dynamic guiding, chaotic search, and particle swarm opti-mization (PSO) functions, named multiobjective dynamic guiding chaotic search particle swarm optimization (MO-DCPSO). The approachcan overcome the drawbacks of PSO in solving discrete domain problems and recruit more nondominated solutions kept in the archive. Areal case was employed to verify the robustness and efficiency of the proposed approach. The result also indicated that MO-DCPSO is morefitting for solving practical project control issues.

結果 (繁體中文) 1:

摘要：工作班次系統建設項目普遍使用，以滿足項目的最後期限。然而，傍晚和夜間輪班
提高不良事件的風險，因此必須使用可行的最低限度。輪班問題的三個目標
是盡量減少項目工期，工程造價和總晚上，夜班工作時間，同時有效地處理相關的調度

約束。這項研究提出了一種新的多目標的辦法，雜交動態指導，混沌搜索和粒子群
優化（PSO）的功能，名為多目標動態指導混沌搜索的粒子群算法（MO-DCPSO）。該方法

可以克服PSO的缺點，在解決離散域問題，並招募保留在歸檔更多的非支配解。一個
真實的案例被用來驗證了該方法的穩健性和效率。結果還表明，MO-DCPSO更
配合解決實際工程控制問題。

結果 (繁體中文) 2:

摘要：工程值班制度常用於建設專案，以滿足工程工期要求。然而，夜班和夜班
提高不良事件的風險，因此必須在可行範圍內使用。工作輪班問題的三個目標
將專案工期、專案成本以及總的夜班和夜班工作時間降至最低，同時有效處理相關排程

約束。本研究提出了一種新的多目標方法，將動態引導、混沌搜索和粒子群混合化。
mization （PSO） 函數，名為多目標動態引導混沌搜索粒子群優化 （MO-DCPSO）。方法

可以克服 PSO 在解決離散域問題方面的缺點，並招募保存在存檔中的更多非主導解決方案。A
採用真實案例來驗證擬議方法的穩健性和效率。結果表明，MO-DCPSO
適合解決實際的專案控制問題。

結果 (繁體中文) 3:

文摘：在工程建設項目中，為了滿足工期要求，通常採用輪班制不過，夜班和夜班
新增不良事件的風險，囙此必須在可行的最低限度內使用。輪班問題的三個目標
在有效處理相關調度的同時，儘量減少項目工期、項目成本和夜班總工時
約束條件該研究提出了一種新的多目標方法，將動態導引、混沌蒐索和粒子群優化相結合-
優化（PSO）函數，稱為多目標動態引導混沌蒐索粒子群優化（MO-DCPSO）方法
能够克服PSO算灋在求解離散域問題時的缺點，並能獲得更多保存在檔案中的非支配解一個
通過實例驗證了該方法的魯棒性和有效性結果還表明，MO-DCPSO是一種
適合解决實際項目控制問題。