Open Access (Artykuł w pliku PDF)

An optimization model to support long-term maintenance of multifamily residential buildings

dr inż. Robert Bucoń, Politechnika Lubelska, Wydział Budownictwa i Architektury
ORCID: 0000-0002-9397-639X
dr inż. Agata Czarnigowska, Politechnika Lubelska, Wydział Budownictwa i Architektury
ORCID: 0000-0003-3715-3521

Adres do korespondencji: Ten adres pocztowy jest chroniony przed spamowaniem. Aby go zobaczyć, konieczne jest włączenie w przeglądarce obsługi JavaScript. 

DOI: 10.15199/33.2022.12.12
Oryginalny artykuł naukowy

Streszczenie. W artykule przedstawiono model wspomagający decyzje związane z długoterminowym planowaniem utrzymania budynku mieszkalnego. Zaproponowano sposób kwantyfikacji stanu budynku i algorytm optymalizacji maksymalizujący korzyści działań naprawczych i modernizacyjnych (wyrażone zwiększeniem oceny stanu budynku) przy założeniu minimalizacji kosztu tych działań. Model uwzględnia praktyczne ograniczenia związane z założeniami budżetowymi, kolejnością prac oraz terminami, wspomagając alokację działań w planowanym horyzoncie czasowym. Opracowana metoda została zaimplementowana do postaci komputerowego systemu i może stanowić użyteczne narzędzie wspierania procesu podejmowania decyzji na etapie utrzymania wielorodzinnych budynków mieszkalnych.
Słowa kluczowe: optymalizacja; wspomaganie decyzji; planowanie remontu; wielokryterialna ocena.

Abstract. The article presents amodel to support decisions related to long-term planning of housing maintenance. A method of quantifying the building condition and an optimization algorithm were proposed, maximizing the benefits of repair and modernization activities (expressed by the increment of the building condition assessment)with the assumption ofminimizing the cost of these activities. The model takes into account practical constraints related to budget assumptions, sequence of works and deadlines, supporting the allocation of activities in the planned time horizon. The developedmethodologywas implemented in the formof a computer systemand can be regarded as a usefultool for supporting the decision-making process at the maintenance stage of multifamily residential buildings.
Keywords: optimization; decision support; renovation planning; multi-criteria evaluation.

Literatura
[1] Jensen PA, Maslesa E, Berg JB, Thuesen C. 10 questions concerning sustainable building renovation. Build Environ. 2018; https://doi. org/10.1016/j.buildenv. 2018.06.051.
[2] Sharif SA, Hammad A. Simulation-Based Multi-Objective Optimization of institutional building renovation considering energy consumption. Life- Cycle Cost and Life-Cycle Assessment. J. Build. Eng. 2021; https://doi. org/10.1016/j. jobe. 2018.11.006.
[3] Bansal S, Biswas S, Singh SK. Holistic assessment of existing buildings: Indian context. J.Build. Eng. 2019; https://doi.org/10.1016/j.jobe. 2019.100793.
[4] Nowogońska B.AMethodology for Determining the Rehabilitation Needs of Buildings. Appl. Sci. 2021; https://doi. org/10.3390/app10113873.
[5] CarbonariA, CorneliA, Di Giuda GM, Ridolfi L, Villa V. Decision support systemformulti-criteria assessment of large building stocks J. Civ. Eng. Manag. 2019; https://doi. org/10.3846/jcem. 2019.9872.
[6] Serrano-JimenezA, Femenias P, Thuvander L, Barrios-PaduraA.Amulti- criteria decision support method towards selecting feasible and sustainable housing renovation strategies. J. Clean. Prod. 2021; https://doi. org/10.1016/j. jclepro. 2020.123588.
[7] Bucoń R, Czarnigowska A. A model to support long-term building maintenance planning for multifamily housing. J. Build. Eng. 2021; https://doi. org/10.1016/j. jobe. 2021.103000.
[8] Son H, Kim C. Evolutionary Many-Objective Optimization for Retrofit Planning in Public Buildings: A Comparative Study. J. Clean. Prod. 2018; https://doi. org/10.1016/j. jclepro. 2018.04.102.
[9] Mejjaouli S, Alzahrani M. Decision-making model for optimum energy retrofitting strategies in residential buildings. Sustain. Prod. Consum. 2020; https://doi.org/10.1016/j.spc. 2020.07.008.
[10] Galimshina A, Moustapha M, Hollberg A, Padey P, Lasvaux S, Sudret B, Habert G. Statistical method to identify robust building renovation choices for environmental and economic performance. Build Environ. 2020; https://doi. org/10.1016/j. buildenv. 2020.107143.
[11] Cho K, Kim T. Optimized scheduling method for office building renovation projects. Expert Syst. Appl. 2021; https://doi.org/10.1016/j. eswa. 2020.114212.
[12] Cho K, Yoon Y. Decision Support Model for Determining Cost-Effective Renovation Time. J.Manag. Eng. 2016; https://doi. org/10.1061/(ASCE) ME. 1943-5479.0000418
[13] HauashdhA, Jailani J, Rahman IA,AL-fadhali N. Strategic approaches towards achieving sustainable and effective building maintenance practices in maintenance-managed buildings:Acombination of expert interviews and a literature review. J. Build. Eng. 2022; https://doi. org/10.1016/j. jobe. 2021.103490
[14] Hauashdha A, Jailani J, Rahman IA, AL-fadhal N. Structural equation model for assessing factors affecting building maintenance success. J. Build. Eng. 2021; https://doi. org/10.1016/j. jobe. 2021.102680
[15] Kamari A, Corrao R, Kirkegaard PH. Sustainability focused decision- -making in building renovation. Int. J. Sustain. Built Environ. 2017; https://doi. org/10.1016/j.ijsbe. 2017.05.001


Przyjęto do druku: 20.10.200 r.

Materiały Budowlane 12/2022, strona 46-49 (spis treści >>)