بهینه‌سازی جریان نقدینگی سبد پروژه با درنظر گرفتن شاخص‌های بازار با استفاده از الگوریتم‌های ژنتیک و ازدحام ذرات

نوع مقاله : علمی - پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری، گروه مهندسی و مدیریت ساخت، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران

2 استادیار، گروه مهندسی صنایع، پردیس دانشکده های فنی، دانشگاه تهران، تهران، ایران

چکیده

یکی از نگرانی های اصلی سازمان های پروژه محور در پروژه های ساخت، مدیریت چندین پروژه در یک سبد می باشد. مساله اصلی مدیریت سبد در پروژه های ساخت مشخص کردن زمان شروع و فروش پروژه ها با توجه به نیاز مالی برای رسیدن به اهداف استراتژیک می باشد. این مقاله بر آن است تا از دیدگاه سازمانی، جریان نقدینگی سبد پروژه های ساختمانی را با در نظر گرفتن شاخص های بازار و استفاده از الگوریتم های فرا ابتکاری بهینه کند. در این پژوهش مدلی جهت شبیه‌سازی شرایط سبد پروژه ها ارائه و به کمک دو الگوریتم فرا ابتکاری ژنتیک و ازدحام ذرات بهینه‌یابی شد. همچنین برای واقعی‌تر کردن شرایط، تورم های بخش های ساخت و مسکن در دوره‌های رکود و رونق نیز درنظر گرفته شد. به منظور ارزیابی مدل، سبدی متشکل از پنچ پروژه واقعی درنظر گرفته و چیدمان سبد توسط الگوریتم‌های ژنتیک و ازدحام ذرات توسط مدل بهینه‌ شد. نتایج به دست آمده، نشان داد که استفاده از این مدل و الگوریتم‌های بهینه‌یابی استفاده شده نقش موثری در بهینه کردن چینش پروژه ها و بالانس سبد دارند. علاوه بر آن شرایط سازمان از قبیل آورده نقدی و شرایط بازار مانند تورم ساخت پروژه‌ها و تورم مسکن در دوره‌های رکود و رونق نیز درنظر گرفته شد که این امر در حالت‌های مدیریت سنتی سبد پروژه تقریبا غیرممکن بوده. نتایج الگوریتم‌های بهینه‌یابی نشان داد که علی رغم این‌که هر دو الگوریتم به یک نتیجه واحد به عنوان جواب نهایی رسیدند، اما عملکرد الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات از الگوریتم ژنتیک از نظر سرعت اجرای برنامه و سرعت رسیدن به نتیجه نهایی بهتر است. نتایج حاصل از الگوریتم به گونه‌ای است که در مقایسه با حالت سنتی که از نظر خبره استخراج شده است، 33% بهبود را در تابع هدف نشان داد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Cash Flow Optimization of Portfolio Considering Market Indices Using Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimization

نویسندگان [English]

  • Reza Rajabi 1
  • Siamak Haji Yakhchali 2
1 Ph.D. Candidate of Construction Engineering and Management, Department of Civil Engineering, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
2 Assistant Professor, School of Industrial Engineering, College of Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran
چکیده [English]

One of the main concerns of project based organizations in construction projects is to manage multiple projects in a portfolio simultaneously. Construction Portfolio management determines the best time and condition of starting and selling each project according to the financial need of the stakeholders. This paper aims to optimize the cash flow in construction portfolios considering market indices using meta-heuristic algorithms from the organization’s point of view. In this research, a model was presented to simulate the conditions of the project portfolio and was optimized using genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO). The inflation rate of construction and real estate during recession and expansion was considered to make the situation more real as well. To evaluate the model, a portfolio including five real selected projects in advance by an organization is optimized by the model. The results showed that the model and the optimization algorithms used in the model had an effective role in the arrangement and balancing of the portfolio. Moreover, conditions of the organization such as cash flow and market indices such as project construction inflation and real estate inflation during periods of recession and boom were also considered, which is almost impossible in traditional project portfolio management. Both algorithms came up with the same solution which showed that the result is valid, but the performance of the particle swarm optimization algorithm was better than the genetic algorithm in terms of program execution speed and speed of the final result. In comparison to an expert decision on balancing the portfolio, the algorithms found the solution with 33% better objective function values.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Portfolio Management
  • Optimization
  • Portfolio Balancing
  • Cash flow
  • Market Indices
[1] Masoumi, R., and Touran, A. (2016). A framework to form balanced project portfolios. In: Construction Research Congress, San Juan: ASCE, 1772-1781
[2] Aritua, B., Smith, N. J., and Bower, D. (2009). Construction client multi-projects–A complex adaptive systems perspective. International Journal of Project Management, 27(1), 72-79.
[3] Cooper, R. G., Edgett, S. J., and Kleinschmidt, E. J. (1997). Portfolio management in new product development: Lessons from the leaders—I. Research-Technology Management, 40(5), 16-28.
[4] Markowitz, H. (1952). Portfolio selection. The journal of finance, 7(1), 77-91.
[5] Markowitz, H. M. (1968). 2. Illustrative Portfolio Analyses. In: Portfolio Selection. Connecticut: Yale University Press, 8-34.
[6] Abbasianjahromi, H., and Rajaie, H. (2012). Developing a project portfolio selection model for contractor firms considering the risk factor. Journal of Civil Engineering and Management, 18(6), 879-889.
[7] Casault, S., Groen, A. J., and Linton, J. D. (2013). Selection of a portfolio of R&D projects. In: Handbook on the theory and practice of program evaluation. Cheltenham: Edward Elgar Publishing, 89-115.
[8] Huang, C. C., Chu, P. Y., & Chiang, Y. H. (2008). A fuzzy AHP application in government-sponsored R&D project selection. Omega, 36(6), 1038-1052.
[9] Samer Ezeldin, A., & Ali, G. G. (2017). Cash flow optimization for construction portfolios. In: International Conference on Sustainable Infrastructure, New York: ASCE, 26-37.
[10] Platje, A., Seidel, H., & Wadman, S. (1994). Project and portfolio planning cycle: project-based management for the multiproject challenge. International Journal of Project Management, 12(2), 100-106.
[11] Han, S. H., Diekmann, J. E., Lee, Y., & Ock, J. H. (2004). Multicriteria financial portfolio risk management for international projects. Journal of construction engineering and management, 130(3), 346-356.
[12] Sanchez, H., Robert, B., Bourgault, M., & Pellerin, R. (2009). Risk management applied to projects, programs, and portfolios. International journal of managing projects in Business. 2(1):14-35
[13] Purnus, A., and Bodea, C. N. (2015). Financial management of the construction projects: a proposed cash flow analysis model at project portfolio level. Organization, technology & management in construction: an international journal, 7(1), 1217-1227.
[14] Hegazy, T. (1999). Optimization of resource allocation and leveling using genetic algorithms. Journal of construction engineering and management, 125(3), 167-175.
[15] Qin, Z., Kar, S., & Zheng, H. (2016). Uncertain portfolio adjusting model using semiabsolute deviation. Soft Computing, 20(2), 717-725.
[16] Kumar, P., Panda, G., & Gupta, U. C. (2015). Portfolio rebalancing model with transaction costs using interval optimization. Opsearch, 52(4), 827-860.
[17] Mittal, G., & Mehlawat, M. K. (2014). A multiobjective portfolio rebalancing model incorporating transaction costs based on incremental discounts. Optimization, 63(10), 1595-1613.
[18] Drenovak, M., & Ranković, V. (2014). Markowitz portfolio rebalancing with turnover monitoring. Ekonomski horizonti, 16(3), 211-223.
[19] Wang, M., Xu, F., & Wang, G. (2014). Sparse portfolio rebalancing model based on inverse optimization. Optimization Methods and Software, 29(2), 297-309.
[20] Woodside-Oriakhi, M., Lucas, C., & Beasley, J. E. (2013). Portfolio rebalancing with an investment horizon and transaction costs. Omega, 41(2), 406-420.
[21] Gupta, P., Mittal, G., & Mehlawat, M. K. (2013). Expected value multiobjective portfolio rebalancing model with fuzzy parameters. Insurance: Mathematics and Economics, 52(2), 190-203.
[22] Das, S. R., Kaznachey, D., & Goyal, M. (2014). Computing optimal rebalance frequency for log-optimal portfolios. Quantitative Finance, 14(8), 1489-1502.
[23] Iscoe, I., Kreinin, A., Mausser, H., & Romanko, O. (2012). Portfolio credit-risk optimization. Journal of Banking & Finance, 36(6), 1604-1615.
[24] Yu, J. R., & Lee, W. Y. (2011). Portfolio rebalancing model using multiple criteria. European Journal of Operational Research, 209(2), 166-175.
[25] Caron, F., Fumagalli, M., & Rigamonti, A. (2007). Engineering and contracting projects: A value at risk based approach to portfolio balancing. International journal of project management, 25(6), 569-578.
[26] Eilat, H., Golany, B., & Shtub, A. (2006). Constructing and evaluating balanced portfolios of R&D projects with interactions: A DEA based methodology. European journal of operational research, 172(3), 1018-1039.
[27] Dichtl, H., Drobetz, W., & Wambach, M. (2014). Where is the value added of rebalancing? A systematic comparison of alternative rebalancing strategies. Financial Markets and Portfolio Management, 28(3), 209-231.
[28] Alavipour, S. R., & Arditi, D. (2018). Optimizing financing cost in construction projects with fixed project duration. Journal of Construction Engineering and Management, 144(4), 04018012.
[29] Shiha, A., & Hosny, O. (2019). A Multi-Objective Model for Enterprise Cash Flow Management. In Proceedings, Annual Conference-Canadian Society for Civil Engineering (Vol. 2019).
[30] He, Y., Zhang, J., & He, Z. (2019). Metaheuristic algorithms for multimode multiproject scheduling with the objective of positive cash flow balance. IEEE Access, 7, 157427-157436.
[31] Rosłon, J., Książek-Nowak, M., Nowak, P., & Zawistowski, J. (2020). Cash-flow schedules optimization within life cycle costing (LCC). Sustainability, 12(19), 8201.
]32[ اخوان تپه سری, ندا, شیرازی, بابک, تاجدین, علی. (1398). انتخاب سبد پروژه با بکارگیری رویکردی تلفیقی از فرآیند تحلیل سلسله مراتبی فازی و برنامه ریزی خطی عدد صحیح با ضرایب تابع هدف اصلاح شده. مطالعات مدیریت صنعتی .17(52), 339-385. doi: 10.22054/jims.2017.16755.1595
]33[ داودی، م، (1400)، بهینه سازی انتخاب سبد پروژه ها با استفاده از برنامه ریزی خطی، دومین کنفرانس بین المللی چالش ها و راهکارهای نوین در مهندسی صنایع و مدیریت و حسابداری، https://civilica.com/doc/1244390.
[34] Mirjalili, S. (2019). Genetic algorithm. In Evolutionary algorithms and neural networks (pp. 43-55). Springer, Cham.
[35] Katoch, S., Chauhan, S. S., & Kumar, V. (2021). A review on genetic algorithm: past, present, and future. Multimedia Tools and Applications, 80(5), 8091-8126.
[36] Asadujjaman, M., Rahman, H. F., Chakrabortty, R. K., & Ryan, M. J. (2020, December). An Immune Genetic Algorithm for Resource Constrained Project Scheduling Problem with Discounted Cash Flows. In 2020 IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM) (pp. 1179-1183). IEEE.
[37] Kennedy, J., & Eberhart, R. (1995, November). Particle swarm optimization. In Proceedings of ICNN'95-international conference on neural networks (Vol. 4, pp. 1942-1948). IEEE.
[38] Son, P. V. H., Duy, N. H. C., & Dat, P. T. (2021). Optimization of construction material cost through logistics planning model of dragonfly algorithm—particle swarm optimization. KSCE Journal of Civil Engineering, 25(7), 2350-2359.
[39] Jalaee, S. A., Shakibaei, A., Horry, H. R., Akbarifard, H., GhasemiNejad, A., Robati, F. N., & Zarin, N. A. (2021). A new hybrid metaheuristic method based on biogeography-based optimization and particle swarm optimization algorithm to estimate money demand in Iran. MethodsX, 8, 101226.