Jednym z najistotniejszych i najbardziej wymagających zagadnień występujących w ramach inżynierii przedsięwzięć budowlanych jest problem opóźnień w realizacji przedsięwzięć budowlanych. Znaczna liczba czynników ryzyka niezbędnych do uwzględnienia oraz stopień skomplikowania opisu ich wpływu na poszczególne procesy przedsięwzięcia budowlanego sprawiają, że zagadnienie opóźnień realizacji przedsięwzięć budowlanych jest zagadnieniem trudnym.
Dotychczasowe próby poprawy predykcji czasu realizacji procesów i przedsięwzięć budowlanych polegały w znacznej mierze na identyfikacji coraz większej liczby czynników ryzyka. Jednak uwzględnienie kolejnych czynników ryzyka znacząco podnosi koszt pozyskania dodatkowych danych, przy jednoczesnym coraz mniejszym wpływie na zwiększenie dokładności predykcji. Dodatkowo, ze względu na niewielką ilość łatwo dostępnych danych i unikatowość każdego przedsięwzięcia budowlanego, systemy te w rzeczywistych warunkach są problematyczne w użyciu i generują niskiej jakości wyniki.
W tej sytuacji wydaje się zasadne wykorzystanie wiedzy i doświadczenia kierowników budów, których przewidywania co do czasu realizacji poszczególnych procesów budowlanych sprawdzają się w większym stopniu niż predykcje z użyciem metod analitycznych. Postanowiono opracować system wspomagania predykcji czasu realizacji danych procesów budowlanych oparty na wiedzy zaangażowanej w przedsięwzięcie kadry technicznej i wykorzystującej jedynie standardowo gromadzone przez przedsiębiorstwa dane. W celu zamodelowania tego problemu planuje wykorzystać się sieci Bayesa o nieznanej strukturze i z częściową obieralnością atrybutów.
Jednym z głównych elementów projektowanego systemu będzie sposób agregacji ocen wpływu poszczególnych czynników ryzyka na czas realizacji konkretnych procesów budowlanych dokonywanych przez decydentów (kadry kierowniczej zaangażowanej w realizacje danego przedsięwzięcia budowlanego). Wysoka jakość i reprezentatywność danych, z prawidłowo uwzględnioną niepewnością lingwistyczną ocen kadr technicznych zaangażowanych w realizację przedsięwzięcia budowlanego stanowi podstawę do właściwego wnioskowania systemu, oraz wiarygodności i dokladności wykonanej predykcji.
W odpowiedzi na znalezioną lukę badawczą opracowano metodę agregacji ocen decydentów za pomocą rozmytej obwiedni typu 2 rozszerzonego wahającego się rozmytego zbioru terminów lingwistycznych. W proponowanym podejściu decydenci mogą wyrażać swoje oceny poprzez porównywanie parami, tak jak ma to miejsce w powszechnie akceptowanej metodzie AHP. Decydenci mogą wyrażać swoje preferencje tak swobodnie, jak to możliwe, za pomocą wyrażeń językowych zamiast wartości liczbowych, co jest bliższe ludzkiej kognitywistce i naturze. Decydenci nie muszą ograniczać się do wyrażania preferencji za pomocą pojedynczych słów, mogą używać całych wyrażeń dostarczonych przez zdefiniowaną gramatykę. W literaturze wiele metod wykorzystuje operatory normalizacji lub interwały językowe do agregowania ocen różnych decydentów, co powoduje utratę cennych informacji. W proponowanym podejściu są one zachowywane do ostatniego kroku, którym jest defuzyfikacja, poprzez agregację ocen decydentów za pomocą obwiedni EHFLTS typu 2 i operacji matematycznych opracowanych dla zbiorów rozmytych typu 2. Proponowana metodyka nie wykorzystuje żadnych wirtualnych terminów lingwistycznych, operatorów, normalizacji ani transformacji, które mogą prowadzić do utraty cennych informacji podczas procesu obliczeniowego. Ta cecha umożliwia wykorzystanie całej cennej wiedzy i doświadczenia wszystkich decydentów w całym procesie grupowego podejmowania decyzji.
Proponowane podejście reprezentuje uzyskane informacje w formie EHFLTS, które wykorzystuje składnię RCLE i semantykę rozmytą za pomocą zbiorów rozmytych typu 2. Zarówno niepewność, jak i wahanie są uwzględnione w proponowanym podejściu poprzez zastosowanie kompleksowej entropii w celu określenia śladu niepewności interwałowych rozmytych zbiorów 2 typu.
Pliki zawierają dane wejściowe metody oraz zestawy testowe, dane cząstkowe pochodzące z obliczeń i poszczególnych etapów przeprowadzanej metody, wyniki końcowe przeprowadzonych obliczeń testowych opracowywanej metody oraz dane przykładu wykorzystanego w powiązanej publikacji zapisanych w formatach .csv oraz .xlsx.
