A resource constrained scheduling problem that involves trade-off between resources and time is considered. Models are considered. Models are presented as zero-one integer program and objectives of models include minimum project completion time and minimum total project cost.
To make a satisfactory decision regarding project scheduling, a trade-off between the resource-related cost and project duration must be considered. A beneficial method for decision makers is to provide a number of alternative schedules of diverse project duration with minimum resource cost. In view of optimization, the alternative schedules are Pareto sets under multi-objective of project duration and resource cost. Assuming that resource cost is closely related to resource leveling, a heuristic algorithm for resource capacity reduction (HRCR) is developed in this study in order to generate the Pareto sets efficiently. The heuristic is based on the fact that resource leveling can be improved by systematically reducing the resource capacity. Once the reduced resource capacity is given, a schedule with minimum project duration can be obtained by solving a resource-constrained project scheduling problem. In HRCR, VNS (Variable Neighborhood Search) is implemented to solve the resource-constrained project scheduling problem. Extensive experiments to evaluate the HRCR performance are accomplished with standard benchmarking data sets, PSPLIB. Considering 5 resource leveling objective functions, it is shown that HRCR outperforms well-known multi-objective optimization algorithm, SPEA2 (Strength Pareto Evolutionary Algorithm-2), in generating dominant Pareto sets. The number of approximate Pareto optimal also can be extended by modifying weight parameter to reduce resource capacity in HRCR.
최근 IETF(Internet Engineering Task Force) CoRE(Constrained RESTful Environment) 워킹그룹에서 IoT 프로토콜로 CoAP(Constrained Application Protocol)을 표준으로 채택하고 있다. CoAP 프로토콜은 작은 용량의 메모리와 저전력 등 제한된 환경에서 IoT 임베디드 노드 간의 통신을 지원하고 있다. 본 논문에서는 모바일 환경에서 CoAP 프로토콜을 이용하여 IoT 임베디드 노드와 이동 단말을 연결성을 지원하기 위해 RD(Resourse Directory) 기반의 등록 서비스를 설계하고 구현한다. 이동 단말과 IoT 노드 사이에 RD를 두고, 이를 통해 이동 단말은 IoT 노드를 검색하고 상황 정보를 습득할 수 있다. 이때 이동 단말은 CoAP 클라이언트를 갖고 있으며, IoT 임베디드 노드는 CoAP 서버를 갖고 있어 이동 환경에서 제한된 IoT 노드들을 연결하여 편리하게 상황 정보를 습득하고 사물을 제어할 수 있다.
The objective of this paper is to define local optimization algorithms (LOA) to solve Resource-Constrained Project Scheduling Problem (RCPSP) and analyze the performance of these algorithms. By representing solutions with activity list, three primitive LOAs, i.e. forward and backward improvement-based, exchange-based, and relocation-based LOAs are defined. Also, combined LOAs integrating two primitive LOAs are developed. From the experiments with standard test set J120 generated using ProGen, the FBI-based LOA demonstrates to be an efficient algorithm. Moreover, algorithms combined with FBI-based LOA and other LOA generate good solutions in general. Among the considered algorithms, the combined algorithm of FBI-based and exchangebased shows best performance in terms of solution quality and computation time.
In this paper, a rule for dispatching operations, named the Most Dissimilar Resources (MDR) dispatching rule is presented. The MDR dispatching rule has been designed to maximize utilization of resources in a resource-constrained job shop with general precedence constraints. In shown that solving the above scheduling problem with the MDR dispatching rule is equivalent to multiple solving of the maximum clique problem. A graph theoretic approach is used to model the latter problem. The pairwise counting heuristic of computational time complexity O(n$^{2}$) is developed to solve the maximum clique problem. An attempt is made to combine the MDR dispatching rule with the existing look-ahead dispatching rules. Computational experience indicates that the combined MDR dispatching rules provide solutions of better quality and consistency than the dispatching rules tested in a resource-constrained job shop.
소프트 엔지니어링에서 프로젝트에 대한 효과적인 스케줄링은 중요한 부분 중에 하나이다. 산업에서는 한정된 자원에 대한 스케줄링을 가지는 다양한 방법이 시도 되고 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 사용한 한정된 자원을 가지는 프로젝트 스케줄링에 대한 접근 방법을 제안하고, 실험 결과를 통하여 그 효과성을 입증한다.
The 1th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.744-747
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2005
The AEC (Architecture/Engineering/Construction) industry is facing a competitive world after it entered into the 21st century. Due to improper planning and scheduling, the construction projects face severe delays in completion. Most of the present day construction organisations operate in multiple project environments where more than one projects are to be managed simultaneously. But the advantages of planning and scheduling as multiple projects have not been utilized by these organisations. Change in multi-project planning and scheduling is inevitable and often frequent, therefore the traditional planning and scheduling approaches are no more feasible in scheduling multiple construction projects. The traditional scheduling tools like CPM and PERT do not offer any help in scheduling in a resource-constrained environment. This necessitated a detailed study to model the environment realistically and to make the allocation of limited resources flexible and efficient. This paper delineates about the proactive model which will help the project managers for scheduling the multiple construction projects.
In this study, a heuristic algorithm is developed to solve a resource-constrained scheduling problem. The problem involves multiple projects and multiple resource categories, and allows flexible resource allocation to each activity. The objective is to minimize the maximum completion time. The algorithm takes advantage of the basic structure of a heuristic algorithm, called the exchange heuristic, but employs different strategies on some critical steps of the original algorithm which have significant effects on the algorithm performance. The original algorithm and the modified algorithm were compared through an experimental investigation. The modified algorithm produces significantly shorter schedules than the original algorithm, though it requires up to three times more computation time.
대한산업공학회/한국경영과학회 1993년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 계명대학교, 대구; 30 Apr.-1 May 1993
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pp.343-352
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1993
In this study, a modified algorithm for the exchange heuristic is developed and applied to a resource-constrained scheduling problem. The problem involves multiple projects and multiple resource categories and allows flexible resource allocation to each activity. The objective is to minimize the maximum completion time. The exchange heuristkc is a multiple pass algorithm which makes improvements upon a given initial feasible schedule. Four different modified algorithms are proposed. The original algorithm and the new algorithms were compared through an experimental investigation. All the proposed algorithms reduce the maximum completion time much more effectively than the original algorithm. Especially, one of four proposed algorithms obviously outperforms the other three algorithms. The algorithm of the best performance produces significantly shorter schedules than the original algorithm, though it requires up to three times more computation time. However, in most situations, a reduction in schedule length means a significant reduction in the total cost.
A major concern in Concurrent Engineering is the control and management of workload in a period of process. As a general rule, leveling the peak of workload in certain period is difficult because concurrent processing is comprised of various processes, including overlapping, paralleling looping and so on. Therefore, the workload management with resource constraints is so beneficial that effective methods to analyze design process are momentous. This study presents the Timed Petri Nets approach of precedence logic networks, and provides an alternative for users to analyze constraint processes to resolve conflicts of resources. Another approach to Continuous Time Markov Chain using Stochastic Petri Nets is also proposed. These approaches are expected to facilitate resolving resource constrained scheduling problems more systematically in Concurrent Engineering environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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