dc.contributor.author |
Bastías, Alfonso |
|
dc.contributor.author |
Keith R. Molenaar |
|
dc.date.accessioned |
2021-08-24T14:59:50Z |
|
dc.date.available |
2021-08-24T14:59:50Z |
|
dc.date.issued |
2010 |
|
dc.identifier.citation |
Revista Ingeniería de Construcción Vol. 25 No 1 |
es |
dc.identifier.uri |
http://dx.doi.org/10.4067/S0718-50732010000100001 |
es |
dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/11447/4438 |
|
dc.description.abstract |
El método primario de ejecución de proyectos en el sector público en los Estados Unidos (U.S.), tradicionalmente ha sido la ejecución diseño-licitaciónconstrucción. El sector público históricamente ha separado los contratos de diseño y construcción. En la década de los 90, el sector público norteamericano comenzó a experimentar con la ejecución de proyectos diseño-construcción (llave en mano), que combina el diseño y la construcción en un solo contrato. En 1997 se estableció un sistema de apoyo a la toma de decisiones, con el fin de entregar un modelo se selección formal para la ejecución de proyectos en el sector público. El modelo apoya a los propietarios del sector público a determinar cuáles son los proyectos adecuados para la ejecución diseñoconstrucción (llave en mano). Este modelo inicial por naturaleza era estático y estaba basado en un análisis de regresión de 104 proyectos. El análisis produjo un modelo predictivo con cinco criterios de rendimiento: satisfacción general, carga administrativa, cumplimiento de expectativas, variación del programa, y variación del presupuesto. Desde 1997, el número de proyectos diseño-construcción ha aumentado dramáticamente y los métodos diseñoconstrucción del sector público han evolucionado. El modelo original puede ser mejorado con nuevos datos y una estructura que se traduce en un modelo adaptativo, mientras la industria continúa evolucionando. Este documento presenta una aplicación formal y el uso de capacidades para complementar el modelo estático original. Este modelo se ajusta a parámetros y funciones a través del empleo de inteligencia artificial, como principal motor de conocimiento. Este enfoque puede ser adaptado a muchas aplicaciones de apoyo a la toma de decisiones en la industria del diseño y construcción |
es |
dc.language.iso |
es |
es |
dc.subject |
Diseño-construcción |
es |
dc.subject |
sistema de aprendizaje |
es |
dc.subject |
redes neuronales |
es |
dc.subject |
toma de decisiones estratégicas |
es |
dc.subject |
ingeniería en construcción y gestión |
es |
dc.title |
Modelo de aprendizaje para la selección de un proyecto diseñoconstrucción (llave en mano) en el sector público |
es |
dc.title.alternative |
A learning model for design-build project selection in the public sector |
es |
dc.type |
Article |
es |