Time-Cost Tradeoff and Resource-Scheduling Problems in Construction: A State-of-the-Art Review

Duration, cost, and resources are defined as constraints in projects. Consequently, Construction manager needs to balance between theses constraints to ensure that project objectives are met. Choosing the best alternative of each activity is one of the most significant problems in construction management to minimize project duration, project cost and also satisfies resources constraints as well as smoothing resources. Advanced computer technologies could empower construction engineers and project managers to make right, fast and applicable decisions based on accurate data that can be studied, optimized, and quantified with great accuracy. This article strives to find the recent improvements of resource-scheduling problems and time-cost trade off and the interacting between them which can be used in innovating new approaches in construction management. To achieve this goal, a state-of-the-art review, is conducted as a literature sample including articles implying three areas of research; time-cost trade off, constrained resources and unconstrained resources. A content analysis is made to clarify contributions and gaps of knowledge to help suggesting and specifying opportunities for future research

Balancing labor requirements in a manufacturing environment

“This research examines construction environments within manufacturing facilities, specifically semiconductor manufacturing facilities, and develops a new optimization method that is scalable for large construction projects with multiple execution modes and resource constraints. The model is developed to represent real-world conditions in which project activities do not have a fixed, prespecified duration but rather a total amount of work that is directly impacted by the level of resources assigned. To expand on the concept of resource driven project durations, this research aims to mimic manufacturing construction environments by allowing a non-continuous resource allocation to project tasks. This concept allows for resources to shift between projects in order to achieve the optimal result for the project manager. Our model generates a novel multi-objective resource constrained project scheduling problem. Specifically, two objectives are studied; the minimization of the total direct labor cost and the minimization of the resource leveling. This research will utilize multiple techniques to achieve resource leveling and discuss the advantage each one provides to the project team, as well as a comparison of the Pareto Fronts between the given resource leveling and cost minimization objective functions. Finally, a heuristic is developed utilizing partial linear relaxation to scale the optimization model for large scale projects. The computation results from multiple randomly generated case studies show that the new heuristic method is capable of generating high quality solutions at significantly less computational time”--Abstract, page iv

Optimized Resource-Constrained Method for Project Schedule Compression

Construction projects are unique and can be executed in an accelerated manner to meet market conditions. Accordingly, contractors need to compress project durations to meet client changing needs and related contractual obligations and recover from delays experienced during project execution. This acceleration requires resource planning techniques such as resource leveling and allocation. Various optimization methods have been proposed for the resource-constrained schedule compression and resource allocation and leveling individually. However, in real-world construction projects, contractors need to consider these aspects concurrently. For this purpose, this study proposes an integrated method that allows for joint consideration of the above two aspects. The method aims to optimize project duration and costs through the resources and cost of the execution modes assigned to project activities. It accounts for project cost and resource-leveling based on costs and resources imbedded in these modes of execution. The method's objective is to minimize the project duration and cost, including direct cost, indirect cost, and delay penalty, and strike a balance between the cost of acquiring and releasing resources on the one hand and the cost of activity splitting on the other hand. The novelty of the proposed method lies in its capacity to consider resource planning and project scheduling under uncertainty simultaneously while accounting for activity splitting. The proposed method utilizes the fuzzy set theory (FSs) for modeling uncertainty associated with the duration and cost of project activities and genetic algorithm (GA) for scheduling optimization. The method has five main modules that support two different optimization methods: modeling uncertainty and defuzzification module; scheduling module; cost calculations module; sensitivity IV analysis module; and decision-support module. The two optimization methods use the genetic algorithm as an optimization engine to find a set of non-dominated solutions. One optimization method uses the elitist non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II), while the other uses a dynamic weighted optimization genetic algorithm. The developed scheduling and optimization method is coded in python as a stand-alone automated computerized tool to facilitate the needed iterative rescheduling of project activities and project schedule optimization. The developed method is applied to a numerical example to demonstrate its use and to illustrate its capabilities. Since the adopted numerical example is not a resource-constrained optimization example, the proposed optimization methods are validated through a multi-layered comparative analysis that involves performance evaluation, statistical comparisons, and performance stability evaluation. The performance evaluation results demonstrated the superiority of the NSGA-II against the dynamic weighted optimization genetic algorithm in finding better solutions. Moreover, statistical comparisons, which considered solutions’ mean, and best values, revealed that both optimization methods could solve the multi-objective time-cost optimization problem. However, the solutions’ range values indicated that the NSGA-II was better in exploring the search space before converging to a global optimum; NSGA-II had a trade-off between exploration (exploring the new search space) and exploitation (using already detected points to search the optimum). Finally, the coefficient of variation test revealed that the NSGA-II performance was more stable than that of the dynamic weighted optimization genetic algorithm. It is expected that the developed method can assist contractors in preparation for efficient schedule compression, which optimizes schedule and ensures efficient utilization of their resources

The Resource Leveling Problem with multiple resources using an adaptive genetic algorithm

Resource management ensures that a project is completed on time and at cost, and that its quality is as previously defined; nevertheless, resources are scarce and their use in the activities of the project leads to conflicts in the schedule. Resource Leveling Problems consider how to make the resource consumption as efficient as possible. This paper presents a new Adaptive Genetic Algorithm for the Resource Leveling Problem with multiple resources, and its novelty lies in using the Weibull distribution to establish an estimation of the global optimum as a termination condition. The extension of the project deadline with a penalty is allowed, avoiding the increase in the project criticality punishing the shift of activities. The algorithmis tested with the standard Project Scheduling Problem Library PSPLIB, and a complete analysis and benchmarking test instances are presented. The proposed algorithm is implemented using VBA for Excel 2010 in order to provide a flexible and powerful decision support system that enables practitioners to choose between different feasible solutions to a problem, and in addition it is easily adjustable to the constraints and particular needs of each project in realistic environments.This study was partially funded by the Spanish Ministry of Science and Innovation (research project BIA2011-23602).Ponz Tienda, JL.; Yepes Piqueras, V.; Pellicer Armiñana, E.; Moreno Flores, J. (2013). The Resource Leveling Problem with multiple resources using an adaptive genetic algorithm. Automation in Construction. 29(1):161-172. doi:10.1016/j.autcon.2012.10.003S16117229

Scheduling Limited Resources in Engineering Projects

Because of high customizations in the one-of-a-kind production companies (OKP companies), these companies need to find a way for reducing the production cost, shortening the production lead-time, and maintaining the quality of the productions as in the mass production system MP.s. Currently, production scheduling in OKP system follows the traditional mass production system, which focus on time and inventory, and it is inapplicable. Actually, OKP system works based on customer requirements, where each order can be representing as multi-project based. In this paper, One-of-a-kind production OKP has been referred as a project-based production and as a flexible resource- constrained project scheduling problems (FRCPSs); because in practice, some of project activities cannot be pre-determined due to its high customizations and great uncertainties. A new model has been proposed based on these assumptions to create production schedules for OKP system, which focuses on time and resources as in project management system PM. s, and deals with the problem which have three categories of project activities A, B, and C. The per-findings indicated that the model enhances the applicability of resulting schedules, emulates what a project manager in practice does (i.e. adding or removing resources from tasks to have the project completed in time), increase the number of feasible solutions, and reduces the project duration

A Decision Support System for Dynamic Integrated Project Scheduling and Equipment Operation Planning

Common practice in scheduling under limited resource availability is to first schedule activities with the assumption of unlimited resources, and then assign required resources to activities until available resources are exhausted. The process of matching a feasible resource plan with a feasible schedule is called resource allocation. Then, to avoid sharp fluctuations in the resource profile, further adjustments are applied to both schedule and resource allocation plan within the limits of feasibility constraints. This process is referred to as resource leveling in the literature. Combination of these three stages constitutes the standard approach of top-down scheduling. In contrast, when scarce and/or expensive resource is to be scheduled, first a feasible and economical resource usage plan is established and then activities are scheduled accordingly. This practice is referred to as bottom-up scheduling in the literature. Several algorithms are developed and implemented in various commercial scheduling software packages to schedule based on either of these approaches. However, in reality resource loaded scheduling problems are somewhere in between these two ends of the spectrum. Additionally, application of either of these conventional approaches results in just a feasible resource loaded schedule which is not necessarily the cost optimal solution. In order to find the cost optimal solution, activity scheduling and resource allocation problems should be considered jointly. In other words, these two individual problems should be formulated and solved as an integrated optimization problem. In this research, a novel integrated optimization model is proposed for solving the resource loaded scheduling problems with concentration on construction heavy equipment being the targeted resource type. Assumptions regarding this particular type of resource along with other practical assumptions are provided for the model through inputs and constraints. The objective function is to minimize the fraction of the execution cost of resource loaded schedule which varies based on the selected solution and thus, considered to be the model's decision making criterion. This fraction of cost which hereafter is referred to as operation cost, encompasses four components namely schedule delay cost, shipping, rental and ownership costs for equipment

Multi-mode resource-constrained project schedule problem: metaheuristic solution procedures and extensions

Operations research (OR) heeft als doel processen binnen organisaties te verbeteren of te optimaliseren met behulp van hiervoor ontwikkelde technieken en modellen. De discipline kende zijn oorsprong tijdens WOII, toen aan de hand van wiskundige modellen de logistieke bevoorrading van militair materiaal en goederen werd gepland. In de jaren na de oorlog ontwikkelde OR zich ten volle en tot op vandaag worden technieken en procedures ontwikkeld om complexe problemen in de bedrijfswereld, de maatschappij en de industrie te analyseren en te optimaliseren. Een van de onderzoeksdomeinen waarbinnen OR actief is, is project management. Project management kan omschreven worden als het geheel van kennis, vaardigheden, tools en technieken om een project te plannen, teneinde aan alle projecteisen te voldoen. Een project kan gedefinieerd worden als een tijdelijke inspanning met als doel het cre¨eren van een uniek product of een unieke service (PMBOK). De bouw van piramides in Egypte, de ontwikkeling van een iPhoneapplicatie, het schrijven van een doctoraat, de organisatie van een verkiezingscampagne of het bouwen van een huis, het zijn allen typische voorbeelden van projecten. De voorbije jaren is het belang van project management enorm toegenomen. Tientallen boeken over project management zijn verschenen en project software pakketten zijn ontwikkeld of uitgebreid met nieuwe planningsmogelijkheden. Bovendien zijn verschillende planningsproblemen reeds uitvoerig bestudeerd in de academische literatuur en zijn talloze exacte, heuristische of metaheuristische oplossingsmethodes voorgesteld. Een van die planningsproblemen is het zogenaamde ’multi-mode resourceconstrained project scheduling probleem’, waarbij getracht wordt een project in een zo kort mogelijke duurtijd te plannen, rekening houdend met de volgorderelaties tussen de verschillende activiteiten ´en met de beschikbare hernieuwbare en niet-hernieuwbare middelen. Voor elk van de activiteiten zijn er bovendien meerdere uitvoeringsmogelijkheden. Dit doctoraat is opgedeeld in twee delen. In een eerste deel worden drie metaheuristische oplossingsprocedures en een nieuwe dataset voorgesteld, terwijl in het tweede deel verschillende meer praktische concepten worden ge¨ıntroduceerd. Dit werk wordt afgesloten met een algemene conclusie en enkele suggesties voor verder onderzoek. Deel I van dit doctoraat start met een introductie van het multi-mode resourceconstrained project scheduling probleem en een overzicht van de beschikbare literatuur. Aan de hand van een voorbeeld worden enkele veelgebruikte termen in de project planning literatuur voorgesteld. Vervolgens worden drie oplossingsmethodes ontwikkeld: een genetisch algoritme (GA), een artificiel immune system algoritme (AIS) en een scatter search algoritme (SS). Het voorgestelde genetisch algoritme verschilt van andere genetische oplossingsmethodes aangezien het gebruik maakt van twee populaties, ´e´en met leftjustified schedules (waarbij alle activiteiten zo vroeg mogelijk gepland worden) en ´e´en met right-justified schedules (waarbij alle activiteiten zo laat mogelijk gepland worden). Het algoritme maakt ook gebruik van een generatieschema dat is uitgebreid met een methode die de gekozen mode van een activiteit tracht te optimaliseren door te kiezen voor de mode die resulteert in de laagst mogelijke eindtijd voor die activiteit. De artificial immune system procedure is gebaseerd op de principes van het menselijke immuun systeem. Wanneer ziektekiemen het menselijke lichaam binnendringen zullen de antigenen die in staat zijn om de ziektekiemen te bestrijden, zich vermenigvuldigen om op die manier zo snel mogelijk de ziekte te doen verdwijnen. Ditzelfde principe wordt toegepast in deze oplossingsmethode, die bovendien een procedure bevat om op een gecontroleerde manier de initi¨ele populatie te genereren. Deze procedure is gebaseerd op experimentele resultaten die een link aantonen tussen bepaalde karakteristieken van de gekozen modes en de uiteindelijke duurtijd van het project. Een laatste algoritme is een scatter search procedure. Deze procedure maakt gebruik van verschillende verbeteringsmethodes die elk aangepast zijn aan de specifieke karakteristieken van de verschillende hernieuwbare en niet-hernieuwbare middelen. De procedure wordt aan de hand van parameters die de beperktheid van de middelen aangeeft, gestuurd in de richting van de meest effici¨ente verbeteringsmethode en op die manier wordt een zo optimaal mogelijke oplossing gezocht. Elk van de voorgestelde procedures behaalde uitstekende resultaten op de bestaande benchmark datasets. Deze sets vertonen evenwel enkele beperkingen gezien de huidige evolutie in de ontwikkeling van metaheuristische oplossingsmethodes. Om die reden werd een nieuwe, verbeterde dataset ontwikkeld, die onderzoekers in staat moet stellen om hun oplossingen te vergelijken met andere procedures. Om een vergelijking te kunnen maken tussen alle bestaande oplossingsmethodes hebben we elk algoritme dat beschikbaar is in de literatuur gecodeerd en getest op de bestaande en nieuwe datasets. Door alle testen uit te voeren op eenzelfde computer en met eenzelfde stopcriterium zijn we in staat geweest een duidelijke en faire vergelijking te maken. Onze voorgestelde algoritmes performeren bovendien uitstekend. In het tweede deel van dit doctoraat worden een aantal uitbreidingen onder de loep genomen. Zo wordt in het eerste hoofdstuk van dit tweede deel de invloed nagegaan van het onderbreken van activiteiten: activiteiten kunnen dan op elke tijdstip stopgezet worden om later, zonder bijkomende kost, herstart te worden. De introductie van deze uitbreiding leidt tot een significante daling van de gemiddelde duurtijd van een project vergeleken met de situatie waarin geen onderbrekingen toegelaten worden. Een andere uitbreiding is de introductie van leereffecten in een projectomgeving. Hierbij wordt verondersteld dat een persoon effici¨enter wordt naarmate hij of zij langer aan een activiteit werkt. Dit leerconcept wordt vanuit drie verschillende zijdes bekeken. Ten eerste wordt nagegaan wat de invloed is van de introductie van het leerconcept op de totale duurtijd van een project en worden de verschillende parameters die hierop een invloed hebben geanalyseerd. Ten tweede bekijken we welke foutenmarge er moet aangenomen worden wanneer men geen rekening houdt met het leerconcept en tot slot achterhalen we dat door het tijdig incorporeren van de leereffecten significante verbeteringen kunnen gerealiseerd worden. In het laatste deel van dit doctoraat wordt het genetisch algoritme uit deel I gebruikt om de planning van een audit kantoor te optimaliseren. In deze planning dienen audit teams toegewezen te worden aan verschillende audit taken. Er kan duidelijk aangetoond worden dat met het gebruik van optimalisatietechnieken significante verbeteringen kunnen gemaakt worden in de planning van de audit teams. De bijdrage van dit doctoraat is drievoudig. Ten eerste werden drie stateof-the-art algoritmes gepresenteerd die in staat zijn om het multi-mode resourceconstrained project scheduling probleem op een heel effici¨ente manier op te lossen. Bovendien werd telkens specifieke project informatie gebruikt om de effici¨entie van de procedure te verhogen. Ten tweede werden verschillende stappen ondernomen om dit probleem uit te breiden naar meer realistische planningsproblemen. Het toelaten van het onderbreken van activiteiten en de introductie van leereffecten leidden tot nieuwe inzichten in het onderzoek van project planning. Tot slot wordt met de ontwikkeling van een nieuwe dataset onderzoekers aangemoedigd om hun resultaten te vergelijken met die van andere procedures. Met deze nieuwe dataset is tevens de basis gelegd voor verder onderzoek van dit interessante planning

Meta-heuristic based Construction Supply Chain Modelling and Optimization

Driven by the severe competition within the construction industry, the necessity of improving and optimizing the performance of construction supply chain has been aroused. This thesis proposes three problems with regard to the construction supply chain optimization from three perspectives, namely, deterministic single objective optimization, stochastic optimization and multi-objective optimization respectively. Mathematical models for each problem are constructed accordingly and meta-heuristic algorithms are developed and applied for resolving these three problems

Planning and Scheduling Optimization

Although planning and scheduling optimization have been explored in the literature for many years now, it still remains a hot topic in the current scientific research. The changing market trends, globalization, technical and technological progress, and sustainability considerations make it necessary to deal with new optimization challenges in modern manufacturing, engineering, and healthcare systems. This book provides an overview of the recent advances in different areas connected with operations research models and other applications of intelligent computing techniques used for planning and scheduling optimization. The wide range of theoretical and practical research findings reported in this book confirms that the planning and scheduling problem is a complex issue that is present in different industrial sectors and organizations and opens promising and dynamic perspectives of research and development