MULTI-OBJECTIVE STOCHASTIC OPTIMIZATION MODEL FOR PREFABRICATED CONSTRUCTION LOGISTICS. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

PDF (Thesis) Multi-Objective Stochastic Optimization Model for Sustainable Prefabricated Construction Logistics 25.12.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 26 December 2026. Download (3MB)

Arabic Abstract

يتزايد الضغط من أجل تسريع جداول تنفيذ مشروعات البناء مع خفض المخاطر البيئية ومخاطر الجودة، مما يعزز الحاجة إلى تخطيط أكثر ذكاءً للوجستيات العناصر مسبقة الصنع. ومع ذلك، ما زال تحقيق التوازن بين كفاءة التكلفة وتقليل الانبعاثات والحد من الأضرار تحت ظروف سلسلة إمداد غير مؤكدة يمثل تحدياً قائماً. تطور هذه الدراسة نموذج تحسين متعدد الأهداف للوجستيات البناء مسبق الصنع يدمج بين نموذج حتمي أساسياً وبرنامج عشوائي على مرحلتين يتم توليده اعتماداً على سيناريوهات مبنية على المنطق الضبابي. يقوم النموذج بالتنسيق المشترك بين توريد المواد الخام، والإنتاج في المصنع، ومخزون المنتجات التامة، وإرسال الشحنات إلى مواقع التنفيذ، مع السعي في الوقت نفسه إلى تقليل التكلفة الكلية، وإجمالي الانبعاثات، والأضرار المتوقعة أثناء النقل. تم التحقق من فعالية النموذج بالاستناد إلى دراسة حالة واقعية. وقد تم تمثيل عدم اليقين في الطلب على المهام وأزمنة التوريد باستخدام أعداد ضبابية شبه منحرفة وتحويلها إلى مجموعات من السيناريوهات من خلال أخذ العينات بمستويات ألفا. كما تم استخدام أسلوب القيد إبسيلون (Epsilon constraint) لحل نموذج التحسين متعدد الأهداف وبناء جبهة باريتو، إضافة إلى استخدام أسلوب (TOPSIS) مرجح بالانتروبيا لاختيار أفضل حل على جبهة باريتو وفقاً لتفضيلات متخذ القرار. في الحالة الحتمية، أشارت النتائج إلى أن أفضل حل يحقق تكلفة كلية مقدارها 6,772,206 ريال سعودي، وانبعاثات قدرها 453,428.6 كيلوجرام مكافئ ثاني أكسيد الكربون، وأضرار نقل متوقعة قدرها 1.255 وحدة، متفوقاً بفارق طفيف على حلين بديلين قريبين يقدمان مستويات انبعاث مشابهة مع تعرض أعلى قليلاً للأضرار. عند إدخال عدم اليقين، ولدت حلول القيد إبسيلون Epsilon constraint)) العشوائية جبهات أكثر سلاسة واستقراراً. وقد حققت الخطة العشوائية الأعلى ترتيبا تكلفة متوقعة قدرها 7,440,905 ريال سعودي، وانبعاثات متوقعة قدرها 723,622.9 كيلوجرام مكافئ ثاني أكسيد الكربون، وأضراراً متوقعة قدرها 1.272 وحدة. وعلى امتداد جبهات باريتو(Pareto) ، هيمنت الحلول العشوائية على الحلول الحتمية في منطقة الأضرار المرتفعة، وظلت ضمن فارق تكلفة لا يتجاوز 9.8٪ عند مستويات انبعاثات قابلة للمقارنة، مما يشير إلى أن الالتزامات المبكرة مع الموردين وجدولة إجراءات المعالجة اللاحقة تسهم بفاعلية في التحوط ضد التذبذب التشغيلي. يعزز النموذج المقترح شفافية اتخاذ القرار من خلال إظهار جبهات باريتو وترتيب البدائل باستخدام (TOPSIS)، مقدماً خططاً لوجستية قابلة للتنفيذ توازن بين الأهداف المالية والبيئية وأهداف الجودة في ظل عدم اليقين الواقعي.

English Abstract

Growing pressure to accelerate construction schedules while reducing environmental and quality risks has intensified the need for smarter prefabrication logistics planning. However, balancing cost efficiency, emissions reduction, and damage mitigation under uncertain supply-chain conditions remains a challenge. This research develops a multi-objective optimization model for prefabricated construction logistics that integrates a deterministic baseline with a two-stage stochastic program generated from fuzzy-based scenarios. The model jointly coordinates raw material sourcing, factory production, finished-goods inventory, and outbound dispatch to construction sites, while minimizing total cost, total emissions, and expected transport damages. The proposed model is validated based on real case study. Uncertainties in task demand and lead times are represented using trapezoidal fuzzy numbers and transformed into scenario sets through α-cut sampling. Epsilon constraint method is used to solve the proposed multi-objective mathematical model and construct the Pareto front. Moreover, Entropy-weighted TOPSIS is used to select the best solution for the Pareto frontier based on the decision-maker preferences. In the case of deterministic, the findings indicated that the best solution achieves a total cost of 6,772,206 SAR, emissions of 453,428.6 kg CO₂e, and expected transport damages of 1.255 units, narrowly outperforming two nearby alternatives exhibiting similar emission levels but slightly higher damage exposure. When uncertainty was incorporated, the stochastic ε-constraint solutions generated smoother and more stable fronts. The top-ranked stochastic plan) achieved an expected cost of 7,440,905 SAR, expected emissions of 723,622.9 kg CO₂e, and expected damage of 1.272 units. Across the Pareto fronts, stochastic solutions dominated deterministic ones in the high-damage region and remained within 9.8% cost difference for comparable emissions, indicating that early supplier commitments and recourse scheduling effectively hedged operational variability. The proposed model enhances decision transparency through Pareto-front visualization and TOPSIS ranking, delivering implementable logistics plans that balance fiscal, environmental, and quality objectives under realistic uncertainty.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Construction Civil Engineering Civil Engineering > Structural Engineering Engineering Research > Management
Department:	College of Design and Built Environment > Architectural Engineering and Construction Management
Committee Advisor:	Mohammed, Awsan
Committee Members:	Alshibani, Adel and Wuni, Ibrahim
Depositing User:	OMAR TAHA (g202390750)
Date Deposited:	28 Dec 2025 06:33
Last Modified:	28 Dec 2025 06:33
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/143903