MULTICRITERIA SELECTION OF CONSTRUCION CONTRACTORS. NEURAL NETWORK APPROACH.

Authors

  • ALFREDO DEL CAÑO GOCHI Universidad de Vigo
  • RICARDO BENDAÑA JACOME Universidad de La Coruña
  • MARIA PILAR DE LA CRUZ LOPEZ Universidad de La Coruña
  • ALBERTO CASTRO-RASCADO Universidad de La Coruña
  • PILAR DE LA CRUZ LOPEZ Universidad de La Coruña

Keywords:

gestión de proyectos, construcción, contratación, sistemas de apoyo en la decisión, gestión del conocimiento, redes neuronales.

Abstract

This paper presents two cases of applying neural networks to extract knowledge for, subsequently, using it to support multicriteria contractor selection, in traditional design-bid-build projects with one-step selection processes. Different qualitative and quantitative selection criteria are taken into account, up to 22 and 9, respectively. The ? rst case includes a high number of input variables, making up a complex system related to complex and medium or large-sized projects. The second case is related to small projects in a medium-sized municipality. One advantage of these systems is that they can serve to ‘homogenize’ speci? c decision making in medium and large organizations. The paper also analyzes other pros of this approach, as well as the main problems.

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Published

2010-01-27

Issue

Vol. 85 No. 1 (2010)

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