3 research outputs found
Proactive-reactive, robust scheduling and capacity planning of deconstruction projects under uncertainty
A project planning and decision support model is developed and applied to identify and reduce risk and uncertainty in deconstruction project planning. It allows calculating building inventories based on sensor information and construction standards and it computes robust project plans for different scenarios with multiple modes, constrained renewable resources and locations. A reactive and flexible planning element is proposed in the case of schedule infeasibility during project execution
Proactive-reactive, robust scheduling and capacity planning of deconstruction projects under uncertainty
A project planning and decision support model is developed and applied to identify and reduce risk and uncertainty in deconstruction project planning. It allows calculating building inventories based on sensor information and construction standards and it computes robust project plans for different scenarios with multiple modes, constrained renewable resources and locations. A reactive and flexible planning element is proposed in the case of schedule infeasibility during project execution
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