Search In this Thesis
   Search In this Thesis  
العنوان
Developing a neural networks model for supporting contractors in bidding decision in Egypt /
المؤلف
Abdel Azeem, Hatem Ahmed.
هيئة الاعداد
مناقش / Hatem Ahmed Abdel Azeem
مشرف / Refaat H. Abdel-Razek
مشرف / Hany Abd Elshakour M.
مشرف / Hany Abd Elshakour M.
الموضوع
Neural Networks (Computer). Engineering and construction projects.
تاريخ النشر
2009.
عدد الصفحات
178 p. :
اللغة
الإنجليزية
الدرجة
ماجستير
التخصص
البناء والتشييد
الناشر
تاريخ الإجازة
1/1/2009
مكان الإجازة
جامعة الزقازيق - كلية الهندسة - تشييد وبناء
الفهرس
Only 14 pages are availabe for public view

from 149

from 149

Abstract

contractor ssurvival is strongly dependant on being able to successfully deal with different bidding situations..
يعتمد بقاء شركات المقاولات واستمرارها بالمنافسة بدرجة كبيرة على قدرتها على التعامل الناجح مع ظروف العطاءات المختلفة.فالمشاركة فى مشروعات غير مناسبة قد يودى الى خسارة فادحة او استهلاك للوقت والموارد التى يمكن ان توظف فى مشروعات اكثر ربحية.كذلك عدم المشاركة فى مشروعات جديدة قد ينتج عنة ضاع فرصة جيدة لتحقيق الربح او رفع فئة الشركة فى السوق او حتى اكتساب علاقة طويلة الامد مع عميل جديد.
يهدف هذا البحث الى تصميم نموذج باستخدام الشبكات العصبية الصناعية كأحدى تطبيقات الذكاء الصناعى لدعم شركات المقاولات فى اتخاز قرار دخول العطاءات فى مصر.وذلك باستخدام برنامج يعرف باسم
( Brain Maker Professional) ولتحقيق هدف البحث تم تحديد اهم العوامل التى توثر على قرار دخول العطاءات فى مصر لكى تؤخذ فى الاعتبار وتم تنفيذ الاتى:
1-من مراجعة الابحاث السابقة بنفس المجال فى البلدان المختلفة تم تجميع وتعريف 50 عامل مؤثر على قرار دخول العطاءات .
2-لتحديد حجم العينة التى تعبر عن شركات المقاولات المسجلة بالاتحاد المصرى للتشيد والبناء بالفئة الاولى والثانيةفى القاهرة تم تطبيق معادلة ( (Cochran1977 وكانت النتيجة 30 شركة
3-عمل مقابلة مع مديرى ادارة العطاءات بتلك الشركات وكانت خبرتهم تتراوح بين 17-25 سنة فى مجال دراسة العطاءات .وقد كان الهدف من هذة المقابلة هو تسجيل رأيهم فى درجة اهمية كل من العناصر ال 50 المؤثرة على قرار دخول العطاءات عن طريق اختيار رقم على مقياس من1 الى 7 يعبر عن درجة تأثير هذا العامل على القرار حيث 1 اقل درجة تأثير و 7 اعلى درجة تأثير.
بعد الانتهاء من تحديد أهم العوامل المؤثرة على قرار دخول العطاءات تم تصميم الاستبيان لتجميع البيانات الخاصة بالحالات الحقيقية لمشروعات تمت دراستها واتخاز قرار دخول او عدم دخول العطاء بها
وقد تم استخدام بيانات 44 مشروع من اجمالى 54 تم تجميعها من الشركات وذلك لاستخدامها فى تدريب