التخطيط الشبكي للمشاريع باستخدام البرمجة بالأهداف المبهمة

Abstract

الملخص : تعتبر المفاضلة بين الوقت والتكلفة والجودة في تخطيط المشروع من أبرز التحديات التي تواجه متخذي القرار، نظراً لأهمية هذه العناصر الثلاثة وصعوبة التحكم فيها مجتمعة، خاصة في بيئة تتسم بالغموض وعدم اليقين بشأن مستقبل المشروع والظروف المحيطة به. ونتيجة لذلك، يجد متخذو القرار صعوبة في تحديد أهداف دقيقة لهذه العناصر. ولمعالجة هذه المشكلة، استخدمت هذه الدراسة المنطق الضبابي واقترحت نموذج برمجة خطية متعددة الأهداف جديد يركز على ثلاثة محاور رئيسية: خفض التكاليف الإجمالية، وخفض الوقت الإجمالي للمشروع، وتعظيم الجودة الشاملة. ويستند هذا النموذج إلى فكرة مبتكرة تنطوي على إعادة هيكلة التكاليف من خلال نقلها من الأنشطة غير الحرجة إلى الأنشطة الحرجة، مما يسمح بضغط وقت المشروع مع تقليل الاعتماد على التمويل الخارجي. وتم تحويل النموذج المقترح إلى برمجة الأهداف الضبابية باستخدام نهجMinMax. ولتجنب الأخطاء المحتملة في تحديد المسار الحرج، تم تطوير خوارزمية باستخدام Python تساعد على استخراج جميع المسارات بدقة، بغض النظر عن حجم المشروع. تم اختبار النماذج باستخدام برنامج LINGO 19 ومقارنتها بالنموذج المقترح من قبلReza& Hamid (2024)، مما أظهر تحسينات كبيرة في الأداء.

ABSTRACT: The trade-off between time, cost, and quality in project planning isconsidered one of the mostprominent challenges facingdecision-makers, given the importance of thesethreeelements and the difficulty of controllingthemcollectively, especially in an environmentcharacterized by ambiguity and uncertaintyregarding the project's future and itssurroundingcircumstances. As a result, decision-makersfinditdifficult to set precise objectives for theseelements. To addressthis issue, thisstudyemployedfuzzylogic and proposed a new Multi-Objective LinearProgramming (MOLP) model focusing on three main axes:reducing total costs, reducing the total project time, and maximizingoverallquality. This model isbased on an innovativeideathatinvolvesrestructuringcosts by transferringthemfrom non-criticalactivities to criticalactivities, allowing for project time compression whilereducingreliance on externalfinancing. The proposed model wastransformedintoFuzzy Goal Programmingusing the MinMaxapproach. To avoidpotentialerrors in determining the criticalpath, an algorithmwasdevelopedusing Python thathelpsaccuratelyextract all paths, regardless of project size. The modelsweretestedusing LINGO 19 software and comparedwith the model proposed by Reza& Hamid (2024), showingsignificant performance improvements.