Multi-Mode Resource-Constrained Project-Scheduling Problem With Renewable Resources: New Solution Approaches

We consider the multi-mode resource-constrained project scheduling problem (MRCPSP) with renewable resources.  In MRCPSP, an activity can be executed in one of many possible modes; each mode having different resource requirements and accordingly different activity durations.  We assume that all resources are renewable from period to period, such as labor and machines.  A solution to this problem basically involves two decisions – (i) The start time for each activity and (ii) the mode for each activity.  Given the NP-Hard nature of the problem, heuristics and metaheuristics are used to solve larger instances of this problem.  A heuristic for this type of problem involves a combination of two priority rules - one for each of the two decisions.  Heuristics generally tend to be greedy in nature.  In this study we propose two non-greedy heuristics for mode selection which perform better than greedy heuristics.  In addition, we study the effect of double justification and backward/forward scheduling for the MRCPS.  We also study the effect of serial vs. parallel scheduling.  We found that all these elements improved the solution quality.  Finally we propose an adaptive metaheuristic procedure based on neural networks which further improves the solution quality.  The effectiveness of these proposed approaches, compared to existing approaches in the literature, is demonstrated through empirical testing on two well-known sets of benchmark problems

Resource constrained routing and scheduling: Review and research prospects

In the service industry, it is crucial to efficiently allocate scarce resources to perform tasks and meet particular service requirements. What considerably complicates matters is when these resources, for example skilled technicians, nurses, and home carers have to visit different customer locations. This paper provides a comprehensive survey on resource constrained routing and scheduling that unveils the problem characteristics with respect to resource qualifications, service requirements and problem objectives. It also identifies the most effective exact and heuristic algorithms for this class of problems. The paper closes with several research prospects

Using Deep Neural Networks for Scheduling Resource-Constrained Activity Sequences

Eines der bekanntesten Planungsprobleme stellt die Planung von Aktivitäten unter Berücksichtigung von Reihenfolgenbeziehungen zwischen diesen Aktivitäten sowie Ressourcenbeschränkungen dar. In der Literatur ist dieses Planungsproblem als das ressourcenbeschränkte Projektplanungsproblem bekannt und wird im Englischen als Resource-Constrained Project Scheduling Problem oder kurz RCPSP bezeichnet. Das Ziel dieses Problems besteht darin, die Bearbeitungszeit einer Aktivitätsfolge zu minimieren, indem festgelegt wird, wann jede einzelne Aktivität beginnen soll, ohne dass die Ressourcenbeschränkungen überschritten werden. Wenn die Bearbeitungsdauern der Aktivitäten bekannt und deterministisch sind, können die Startzeiten der Aktivitäten à priori definiert werden, ohne dass die Gefahr besteht, dass der Zeitplan unausführbar wird. Da jedoch die Bearbeitungsdauern der Aktivitäten häufig nicht deterministisch sind, sondern auf Schätzungen von Expertengruppen oder historischen Daten basieren, können die realen Bearbeitungsdauern von den geschätzten abweichen. In diesem Fall ist eine reaktive Planungsstrategie zu bevorzugen. Solch eine reaktive Strategie legt die Startzeiten der einzelnen Aktivitäten nicht zu Beginn des Projektes fest, sondern erst unmittelbar an jedem Entscheidungspunkt im Projekt, also zu Beginn des Projektes und immer dann wenn eine oder mehrere Aktivitäten abgeschlossen und die beanspruchten Ressourcen frei werden. In dieser Arbeit wird eine neue reaktive Planungsstrategie für das ressourcenbeschränkte Projektplanungsproblem vorgestellt. Im Gegensatz zu anderen Literaturbeiträgen, in denen exakte, heuristische und meta-heuristische Methoden zur Anwendung kommen, basiert der in dieser Arbeit aufgestellte Lösungsansatz auf künstlichen neuronalen Netzen und maschinellem Lernen. Die neuronalen Netze verarbeiten die Informationen, die den aktuellen Zustand der Aktivitätsfolge beschreiben, und erzeugen daraus Prioritätswerte für die Aktivitäten, die im aktuellen Entscheidungspunkt gestartet werden können. Das maschinelle Lernen und insbesondere das überwachte Lernen werden für das Trainieren der neuronalen Netze mit beispielhaften Trainingsdaten angewendet, wobei die Trainingsdaten mit Hilfe einer Simulation erzeugt wurden. Sechs verschiedene neuronale Netzwerkstrukturen werden in dieser Arbeit betrachtet. Diese Strukturen unterscheiden sich sowohl in der ihnen zur Verfügung gestellten Eingabeinformation als auch der Art des neuronalen Netzes, das diese Information verarbeitet. Es werden drei Arten von neuronalen Netzen betrachtet. Diese sind neuronale Netze mit vollständig verbundenen Schichten, 1- dimensionale faltende neuronale Netze und 2-dimensionale neuronale faltende Netze. Darüber hinaus werden innerhalb jeder einzelnen Netzwerkstruktur verschiedene Hyperparameter, z.B. die Lernrate, Anzahl der Lernepochen, Anzahl an Schichten und Anzahl an Neuronen per Schicht, mittels einer Bayesischen Optimierung abgestimmt. Während des Abstimmens der Hyperparameter wurden außerdem Bereiche für die Hyperparameter identifiziert, die zur Verbesserung der Leistungen genutzt werden sollten. Das am besten trainierte Netzwerk wird dann für den Vergleich mit anderen vierunddreißig reaktiven heuristischen Methoden herangezogen. Die Ergebnisse dieses Vergleichs zeigen, dass der in dieser Arbeit vorgeschlagene Ansatz in Bezug auf die Minimierung der Gesamtdauer der Aktivitätsfolge die meisten Heuristiken übertrifft. Lediglich 3 Heuristiken erzielen kürzere Gesamtdauern als der Ansatz dieser Arbeit, jedoch sind deren Rechenzeiten um viele Größenordnungen länger. Eine Annahme in dieser Arbeit besteht darin, dass während der Ausführung der Aktivitäten Abweichungen bei den Aktivitätsdauern auftreten können, obwohl die Aktivitätsdauern generell als deterministisch modelliert werden. Folglich wird eine Sensitivitätsanalyse durchgeführt, um zu prüfen, ob die vorgeschlagene reaktive Planungsstrategie auch dann kompetitiv bleibt, wenn die Aktivitätsdauern von den angenommenen Werten abweichen

Including Generative Mechanisms in Project scheduling using Hybrid Simulation

Scheduling is central to the practice of project management and a topic of significant interest for the operations research and management science academic communities. However, a rigour-relevance gap has developed between the research and practice of scheduling that mirrors similar concerns current in management science. Closing this gap requires a more accommodative philosophy that can integrate both hard and soft factors in the construction of project schedules. This paper outlines one interpretation of how this can be achieved through the combination of discrete event simulation for schedule construction and system dynamics for variable resource productivity. An implementation was built in a readily available modelling environment and its scheduling capabilities tested. They compare well with published results for commercial project scheduling packages. The use of system dynamics in schedule construction allows for the inclusion of generative mechanisms, models that describe the process by which some observed phenomenon is produced. They are powerful tools for answering questions about why things happen the way they do, a type of question very relevant to practic

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

Solving software project scheduling problem using grey wolf optimization

In this paper, we will explore the application of grey wolf optimization (GWO) methodology in order to solve the software project scheduling problem (SPSP) to seek an optimum solution via applying different instances from two datasets. We will focus on the effects of the quantity of employees as well as the number of tasks which will be accomplished. We concluded that increasing employee number will decrease the project’s duration, but we could not find any explanation for the cost values for all instances that studied. Also, we concluded that, when increasing the number of the tasks, both the cost and duration will be increased. The results will compare with a max-min ant system hyper cube framework (MMAS-HC), intelligent water drops algorithm (IWD), firefly algorithm (FA), ant colony optimization (ACO), intelligent water drop algorithm standard version (IWDSTD), and intelligent water drop autonomous search (IWDAS). According to these study and comparisons, we would like to say that GWO algorithm is a better optimizing tool for all instances, except one instance that FA is outperform the GWO