Discrete flower pollination algorithm for resource constrained project scheduling problem

YesIn this paper, a new population-based and nature-inspired metaheuristic algorithm, Discrete Flower Pollination Algorithm (DFPA), is presented to solve the Resource Constrained Project Scheduling Problem (RCPSP). The DFPA is a modification of existing Flower Pollination Algorithm adapted for solving combinatorial optimization problems by changing some of the algorithm's core concepts, such as flower, global pollination, Lévy flight, local pollination. The proposed DFPA is then tested on sets of benchmark instances and its performance is compared against other existing metaheuristic algorithms. The numerical results have shown that the proposed algorithm is efficient and outperforms several other popular metaheuristic algorithms, both in terms of quality of the results and execution time. Being discrete, the proposed algorithm can be used to solve any other combinatorial optimization problems.Innovate UKAwarded 'Best paper of the Month

Machine Learning Heuristic for Solving Multi-Mode Resource-Constrained Project Scheduling Problems

The non-preemptive resource-constrained project scheduling problem is considered in this work. It is assumed that each activity has many ways of execution and the objective is to find a schedule that minimizes the project’s completion time (multi-mode RCPSP). Methods that are based on priority rules do not always give the needed very good results when used to solve multi-mode RCPSP. In solving large real-life problems quickly though, these methods are absolutely necessary. Hence good methods based on priority rules to get the primary results for metaheuristic algorithms are needed. This work presents a novel method based on priority rules to calculate the primary solutions for metaheuristic algorithms. It is a machine learning approach. This algorithm first of all uses Preprocessing to reduce the project data in order to speed up the process. It then employs a mode assignment procedure to obtain the mode of each job. After which the algorithm uses machine learning priority rule to get the precedence feasible activity list of the project’s tasks. Finally, it then uses the Serial Schedule Generation Scheme to get the total completion time of the project. In our experiments, we use our algorithm to solve some problems in the literature that was solved with metaheuristic procedures. We compared our results with the initial solutions the authors started with, and our results competes favorably with the initial solutions, making our algorithm a good entry point for metaheuristic procedures

A tabu search procedure for developing robust predicitive project schedules.

Proactive scheduling aims at the generation of robust baseline schedules that are as much as possible protected against disruptions that may occur during project execution. In this paper, we focus on disruptions caused by stochastic resource availabilities and aim at generating stable baseline schedules. A schedule’s robustness (stability) is measured by the weighted deviation between the planned and the actually realized activity starting times during project execution. We present a tabu search procedure that operates on a surrogate, free slack based objective function. Its effectiveness is demonstrated by extensive computational results obtained on a set of randomly generated test instances.Project scheduling; Robustness; Proactive; Stability;

A tabu search procedure for generating robust project baseline schedules under stochastic resource availabilities.

The majority of research efforts in project scheduling assume a static and deterministic environment with complete information. In practice, however, these assumptions will hardly, if ever, be satisfied. Proactive scheduling aims at the generation of robust baseline schedules that are as much as possible protected against anticipated disruptions that may occur during project execution. In this paper, we focus on disruptions that may be caused by stochastic resource availabilities and aim at generating stable baseline schedules, where the solution robustness (stability) of the baseline schedule is measured by the weighted deviation between the planned and the actually realized activity starting times during project execution. We present a tabu search procedure that operates on a surrogate free slack based objective function. The effectiveness of the procedure is demonstrated by extensive computational results obtained on a set of randomly generated test instances.

Reactive scheduling to treat disruptive events in the MRCPSP

Esta tesis se centra en diseñar y desarrollar una metodología para abordar el MRCPSP con diversas funciones objetivo y diferentes tipos de interrupciones. En esta tesis se exploran el MRCPSP con dos funciones objetivo, a saber: (1) minimizar la duración del proyecto y (2) maximizar el valor presente neto del proyecto. Luego, se tiene en cuenta dos tipos diferentes de interrupciones, (a) interrupción de duración, e (b) interrupción de recurso renovable. Para resolver el MRCPSP, en esta tesis se proponen tres estrategias metaheurísticas: (1) algoritmo memético para minimizar la duración del proyecto, (2) algoritmo adaptativo de forrajeo bacteriano para maximizar el valor presente neto del proyecto y (3) algoritmo de optimización multiobjetivo de forrajeo bacteriano (MBFO) para resolver el MRCPSP con eventos de interrupción. Para juzgar el rendimiento del algoritmo memético y de forrajeo bacteriano propuestos, se ha llevado a cabo un extenso análisis basado en diseño factorial y diseño Taguchi para controlar y optimizar los parámetros del algoritmo. Además se han puesto a prueba resolviendo las instancias de los conjuntos más importantes en la literatura: PSPLIB (10,12,14,16,18,20 y 30 actividades) y MMLIB (50 y 100 actividades). También se ha demostrado la superioridad de los algoritmos metaheurísticos propuestos sobre otros enfoques heurísticos y metaheurísticos del estado del arte. A partir de los estudios experimentales se ha ajustado la MBFO, utilizando un caso de estudio.DoctoradoDoctor en Ingeniería Industria

Heuristic algorithms for payment models in project scheduling

Imagine that the city council of Ghent has approved the construction of a new bridge across the Leie. The bridge will serve as a means to reduce traffic congestion in the city center, and the city council imposes a deadline to ensure the bridge is completed in time. Based on the specifications, a contractor subsequently determines the required resources (e.g. manpower, machines) and constructs a project schedule. This schedule holds the start and finish times of each activity (e.g. pouring concrete for the bridge foundations), and respects the imposed resource restrictions and the order in which the activities have to be executed (e.g. excavate the river banks before pouring concrete for the foundations). Whereas the objective of the client (i.e. the city council) is clear, they want the bridge to be constructed within the specified deadline, the objective for the contractor is less obvious. Is the goal to minimize the project duration, minimize total costs, maximize net present value (NPV), etc.? Assume that the contractor can construct two schedules. The first schedule minimizes the project duration, obtains a duration of 6 weeks less than the deadline and has a NPV of € 1 mio. The second schedule, on the contrary, maximizes the project NPV, which results in a duration equal to the deadline and a NPV of € 1.2 mio. The latter schedule is obtained by delaying certain activities within the imposed restrictions, starting from the first schedule. If we assume that sufficient margins are included in the proposed schedules to compensate for any delays, the contractor would obviously prefer the second schedule, since the financial return is larger. The crucial question here is, however, how the second schedule can be obtained in an effective and efficient manner starting from the first schedule. This dissertation aims to develop algorithms, which optimize the project NPV under different restrictions, by means of five studies. The first paper chapter focuses on NPV optimization subject to precedence and resource restrictions. It is furthermore assumed that both cash inflows (payments received from the client) and cash outflows (payments to subcontractors) occur at the end of each activity. This way, the size of payments is set in advance by the client and corresponds with each activity’s cash flows, whereas the timing depends on the project schedule by means of the selected activity finish times, and is controlled by the contractor. The second and third studies consider other payment models, in which the client determines the payment times in advance, rather than the size of payments. As an example, the client may stipulate that the contractor is paid every month, whereas the size of the payments depends on the work performed by the contractor in each month. Both studies furthermore include several alternatives or modes for each activity. These modes constitute different duration-resource combinations for an activity, out of which one has to be selected by the contractor, and allow for a greater degree of flexibility. The fourth paper chapter introduces capital management on the side of the contractor, by imposing that the total funds available should not become negative during the project. The total funds or cash balance consider the initial capital available and respectively add or subtract cash in- and outflows. A general model is constructed which affects the capital availability throughout the project. The fifth and final study integrates the resource availability in the scheduling process, and as such optimizes the NPV of the project including the resource usage cost, rather than decide on the amount of a resource made available first and schedule the activities second

Efficient adaptive implementation of the serial schedule generation scheme using preprocessing and bloom filters

The majority of scheduling metaheuristics use indirect representation of solutions as a way to efficiently explore the search space. Thus, a crucial part of such metaheuristics is a “schedule generation scheme” – procedure translating the indirect solution representation into a schedule. Schedule generation scheme is used every time a new candidate solution needs to be evaluated. Being relatively slow, it eats up most of the running time of the metaheuristic and, thus, its speed plays significant role in performance of the metaheuristic. Despite its importance, little attention has been paid in the literature to efficient implementation of schedule generation schemes. We give detailed description of serial schedule generation scheme, including new improvements, and propose a new approach for speeding it up, by using Bloom filters. The results are further strengthened by automated control of parameters. Finally, we employ online algorithm selection to dynamically choose which of the two implementations to use. This hybrid approach significantly outperforms conventional implementation on a wide range of instances

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

Pre-emptive resource-constrained multimode project scheduling using genetic algorithm: a dynamic forward approach

Purpose: The issue resource over-allocating is a big concern for project engineers in the process of scheduling project activities. Resource over-allocating drawback is frequently seen after scheduling of a project in practice which causes a schedule to be useless. Modifying an over-allocated schedule is very complicated and needs a lot of efforts and time. In this paper, a new and fast tracking method is proposed to schedule large scale projects which can help project engineers to schedule the project rapidly and with more confidence. Design/methodology/approach: In this article, a forward approach for maximizing net present value (NPV) in multi-mode resource constrained project scheduling problem while assuming discounted positive cash flows (MRCPSP-DCF) is proposed. The progress payment method is used and all resources are considered as pre-emptible. The proposed approach maximizes NPV using unscheduled resources through resource calendar in forward mode. For this purpose, a Genetic Algorithm is applied to solve. Findings: The findings show that the proposed method is an effective way to maximize NPV in MRCPSP-DCF problems while activity splitting is allowed. The proposed algorithm is very fast and can schedule experimental cases with 1000 variables and 100 resources in few seconds. The results are then compared with branch and bound method and simulated annealing algorithm and it is found the proposed genetic algorithm can provide results with better quality. Then algorithm is then applied for scheduling a hospital in practice. Originality/value: The method can be used alone or as a macro in Microsoft Office Project® Software to schedule MRCPSP-DCF problems or to modify resource over-allocated activities after scheduling a project. This can help project engineers to schedule project activities rapidly with more accuracy in practice.Peer Reviewe