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Planejamento Otimizado de Projetos Residenciais: Uma Abordagem Computacional Baseada em Dados

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A eficiência no planejamento é essencial para o sucesso de obras residenciais, que exigem equilíbrio entre custo, prazo e qualidade. Este trabalho propõe a aplicação de Algoritmos Genéticos (AGs) como ferramenta de otimização no planejamento de obras civis residenciais, com foco na redução de custos e prazos, além da melhoria na alocação de recursos. A metodologia foi validada por meio de um estudo de caso real, envolvendo uma residência térrea padrão R1-N (residência unifamiliar padrão normal) situada na região Norte do Brasil. O modelo computacional desenvolvido simulou 20 atividades da obra, considerando variáveis como produtividade, complexidade, condições climáticas e restrições operacionais. O AG foi implementado em linguagem Python, utilizando uma função de avaliação que integra critérios de custo, tempo e satisfação do cliente. Os resultados obtidos demonstraram a capacidade do algoritmo em encontrar soluções eficientes, respeitando as restrições estabelecidas e mantendo alto nível de desempenho. A abordagem proposta mostrou-se promissora como apoio à tomada de decisão no setor da construção civil, com potencial de adaptação para projetos mais complexos e integração com tecnologias emergentes.
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Planejamento Otimizado de Projetos Residenciais: Uma Abordagem Computacional Baseada em Dados

  • DOI: https://doi.org/10.22533/at.ed.185112624028

  • Palavras-chave: algoritmos; otimização; construção; planejamento; eficiência.

  • Keywords: algorithms; optimization; construction; planning; efficiency.

  • Abstract: Efficiency in planning is essential for the success of residential construction projects, which require a balance between cost, time, and quality. This work proposes the application of Genetic Algorithms (GAs) as an optimization tool in the planning of residential civil works, focusing on the reduction of costs and deadlines, as well as the improvement in resource allocation. The methodology was validated through a real case study involving a standard single-story R1-N residence (standard normal single-family residence) located in the northern region of Brazil. The developed computational model simulated 20 construction activities, considering variables such as productivity, complexity, weather conditions, and operational constraints. The GA was implemented in Python language, using an evaluation function that integrates cost, time, and customer satisfaction criteria. The results obtained demonstrated the algorithm’s ability to find efficient solutions, respecting the established constraints and maintaining a high level of performance. The proposed approach proved to be promising as support for decision-making in the civil construction sector, with the potential for adaptation to more complex projects and integration with emerging technologies.

  • Wilcley Brito Almondes Lima
  • SOLANGE PEREIRA DOS SANTOS FARAH
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