SUBCONTRACTOR/CONTRACTOR SELECTION USING MONTE CARLO SIMULATION AND AHP IN CONSTRUCTION PROJECTS. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

PDF Thesis project Siham Mohamed F.pdf Restricted to Repository staff only until 7 August 2026. Download (2MB)

Arabic Abstract

الاسم الكامل: سهام عثمان محمد عنوان الرسالة: اختيار المقاول من الباطن/المقاول باستخدام محاكاة مونت كارلو وAHP في مشاريع البناء التخصص: اداره هندسة التشييد تاريخ الحصول على الدرجة: مايو 2025 يُعد اختيار المقاولين والمقاولين من الباطن مرحلة حاسمة في إدارة مشاريع التشييد، حيث يؤثر بشكل مباشر على نجاح المشروع وكفاءته وجودة نتائجه. غالبًا ما تعتمد طرق الاختيار التقليدية على معيار أقل سعر فقط، مما يؤدي إلى ضعف في التعامل مع تعقيدات المشروع والمخاطر المصاحبة له. تهدف هذه الدراسة إلى تقديم إطار عمل لاتخاذ القرار يجمع بين عملية التحليل الهرمي (AHP) ومحاكاة مونت كارلو لتحسين عملية تقييم واختيار المقاولين والمقاولين من الباطن. الهدف الأساسي من هذا البحث هو نمذجة وتقييم مدى ملاءمة المقاولين والمقاولين من الباطن باستخدام تقنيتي (AHP) ومحاكاة مونت كارلو. ولمعالجة عدم اليقين والتباين في عملية اتخاذ القرار، تم تحليل نتائج (AHP) باستخدام محاكاة مونت كارلو، حيث أدخلت هذه التقنية الاحتمالية التباين في نتائج التقييم، مما أتاح إجراء آلاف المحاكيات عبر نطاق واسع من القيم المحتملة. وقد أدى ذلك إلى إنتاج توزيع للنتائج لكل مقاول، مما أتاح مقارنة أكثر دقة وشمولية تعتمد على تحليل المخاطر. وعلى عكس الأساليب الحتمية، مكنت محاكاة مونت كارلو الأطراف المعنية من تقييم احتمالية تحقيق نتائج أداء معينة في ظل ظروف غير مؤكدة، مما حسّن بشكل كبير من قوة وموثوقية عملية الاختيار. أما الهدف الثاني، فتمثل في مقارنة الطريقة المقترحة مع الأساليب التقليدية لاختيار المقاولين. وأظهرت نتائج الدراسة أن الإطار المتكامل بين (AHP) ومحاكاة مونت كارلو يوفر بديلًا أكثر دقة وشفافية مقارنة بالممارسات التقليدية التي تركز عادة على أقل سعر دون إعطاء الاعتبار الكافي للجودة أو القدرة أو المخاطر. ومن خلال التحليل المقارن، تفوقت الطريقة الهجينة على الأساليب التقليدية من خلال توفير نهج منظم قائم على الأدلة يقلل من التحيز الذاتي ويزيد من موثوقية القرار. كما حسّنت القدرة على التمييز بين المرشحين المتقاربين في التقييم ودعمت اتخاذ قرارات مستنيرة قائمة على البيانات. الهدف الثالث من الدراسة هو التحقق من فعالية النموذج المقترح من خلال تطبيقه على دراسة حالة حقيقية. حيث تم تطبيق النموذج على مشروع تشييد فعلي يتضمن عدة خيارات للمقاولين. وقد أظهرت نتائج دراسة الحالة أن النموذج نجح في تحديد المقاول الأنسب من خلال تقييم شامل للعوامل النوعية والكمية في ظل ظروف عدم اليقين. كما ساهم النموذج في تكوين فهم أعمق لنقاط القوة والضعف لدى كل مرشح، مما زاد من احتمالية اختيار مقاول قادر على تحقيق نتائج ناجحة. وأثبت النموذج كذلك قابليته للتوسعة والتكيف مع أحجام المشاريع المختلفة واستجابته لتفضيلات مختلف أصحاب المصلحة. علاوة على تحقيق أهدافه الأساسية، كشفت الدراسة عن عدد من الرؤى الإضافية، أبرزها الحاجة الماسّة لانتقال قطاع التشييد من قرارات مبنية على الحدس إلى منهجيات تحليلية منظمة. كما سلّطت الضوء على أهمية دمج معايير غير تقليدية مثل ممارسات الاستدامة والابتكار التكنولوجي والمسؤولية الاجتماعية في أطر تقييم المقاولين. وفي المستقبل، يمكن أن تتناول الأبحاث القادمة دمج معايير مثل الاستدامة، والقدرة على الابتكار، والمسؤولية الاجتماعية ضمن النموذج. كما يمكن توسيع نطاق المحاكاة لتشمل توزيعات أكثر تعقيدًا (مثل التوزيع الطبيعي أو بيتا)، أو دمجها مع نماذج تنبؤية تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحسين دقة القرار وقابليته للتكيف مع ديناميكيات المشاريع في الوقت الفعلي. تُسهم هذه الدراسة في تقديم إطار عملي حديث لاختيار المقاولين والمقاولين من الباطن، حيث يوفّر نموذج (AHP) الهجين مع محاكاة مونت كارلو منهجًا عمليًا وشفافًا ومدركًا للمخاطر يتماشى مع متطلبات تطوير البنية التحتية الحديثة. كما يُعد هذا النموذج مخططًا قابلاً للتكرار يمكن للقطاعين العام والخاص الاعتماد عليه لتحسين المساءلة والكفاءة والأداء العام للمشاريع.

English Abstract

Full Name: Siham Osman Mohamed Thesis Title: Subcontractor/Contractor Selection Using Monte Carlo Simulation and AHP in Construction Projects. Major Field: Construction Engineering & Management Date of Degree: Contractor and subcontractor selection is a critical phase in construction project management, directly influencing the success, efficiency, and quality of project outcomes. Traditional selection methods often rely on simple lowest-bid criteria. This has led to an increase in inadequately managing the complexity and risks associated with projects. This study presents a hybrid decision-making framework that integrates the Analytic Hierarchy Process (AHP) with Monte Carlo simulation to enhance the selection decision in contractor and subcontractor evaluation. The primary objective of this research is to model and evaluate contractor and subcontractor suitability using AHP and Monte Carlo simulation techniques. To address uncertainty and variability in the decision-making process, the AHP results were further analyzed using a Monte Carlo simulation. This probabilistic modeling technique introduced variability into the evaluation scores, allowing for thousands of simulations across a range of possible values. This approach generated a distribution of outcomes for each contractor, enabling a more nuanced risk-based comparison. Unlike deterministic methods, the Monte Carlo simulation allowed stakeholders to consider the probability of achieving specific performance outcomes under uncertain conditions, significantly improving the robustness of the selection process. The second objective was to compare the proposed hybrid method with traditional contractor selection approaches. The study demonstrated that the integrated AHP–Monte Carlo framework provided a more rigorous and transparent alternative to traditional practices, which often prioritize the lowest cost bidder without sufficient regard for quality, capacity, or risk. Through comparative analysis, the hybrid model outperformed conventional techniques by offering a structured, evidence-based process that reduces subjectivity and increases reliability. It enhanced the ability to differentiate among closely ranked candidates and supported more informed, data-driven decisions. The third objective of the study was to validate the practicality and effectiveness of the proposed model through a real-world case study. The model was applied to a live construction project with multiple contractor options. Results from the case study indicated that the model successfully identified the most suitable contractor by holistically evaluating both qualitative and quantitative factors under conditions of uncertainty. The process facilitated a comprehensive understanding of each candidate’s strengths and weaknesses, improving the likelihood of selecting a contractor capable of delivering successful project outcomes. The model also proved scalable, adaptable to various project sizes, and sensitive to diverse stakeholder preferences. Beyond achieving its stated objectives, the study uncovered several additional insights. It emphasized the need for construction industry stakeholders to transition from intuition-based decision-making to structured, analytical approaches. It also highlighted the growing importance of incorporating non-traditional criteria—such as sustainability practices, technological innovation, and corporate social responsibility—into contractor evaluation frameworks. Going forward, further research could explore integrating sustainability, innovation capability, and social responsibility into the model criteria. Additionally, expanding the simulation to include more complex distributions (e.g., beta, normal) or integrating with AI-based predictive models could further improve decision-making accuracy and adaptability to real-time project dynamics. This research contributes a valuable framework for modernizing contractors and subcontractor selection. The hybrid AHP–Monte Carlo model provides a practical, transparent, and risk-aware approach that aligns procurement practices with the evolving demands of infrastructure development. It offers a replicable blueprint for public and private sector organizations seeking to improve accountability, efficiency, and overall project performance.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Construction Civil Engineering
Department:	College of Design and Built Environment > Architectural Engineering and Construction Management
Committee Advisor:	Tuffaha, Firas
Committee Members:	Wuni, Ibrahim and Al-Hadidi, Laith
Depositing User:	SIHAM MOHAMED (g202203480)
Date Deposited:	07 Aug 2025 10:36
Last Modified:	07 Aug 2025 10:36
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/143642