Towards Merging Binary Integer Programming Techniques with Genetic Algorithms

This paper presents a framework based on merging a binary integer programming technique with a genetic algorithm. The framework uses both lower and upper bounds to make the employed mathematical formulation of a problem as tight as possible. For problems whose optimal solutions cannot be obtained, precision is traded with speed through substituting the integrality constrains in a binary integer program with a penalty. In this way, instead of constraining a variable u with binary restriction, u is considered as real number between 0 and 1, with the penalty of Mu(1-u), in which M is a large number. Values not near to the boundary extremes of 0 and 1 make the component of Mu(1-u) large and are expected to be avoided implicitly. The nonbinary values are then converted to priorities, and a genetic algorithm can use these priorities to fill its initial pool for producing feasible solutions. The presented framework can be applied to many combinatorial optimization problems. Here, a procedure based on this framework has been applied to a scheduling problem, and the results of computational experiments have been discussed, emphasizing the knowledge generated and inefficiencies to be circumvented with this framework in future

Scheduling Strategies for Construction Project Managers Toward On Time Delivery

Construction management projects involve complex, dynamic environments resulting in uncertainty and risk, compounded by demanding time constraints. Research indicated project managers have struggled to identify best practices for scheduling construction projects via critical path methodologies while searching for tools to increase timely job completions and budget profits. The purpose of this single case study was to explore the strategies that construction project managers used to manage scheduled construction project delivery on time. The constructivist philosophical worldview was used as the framework for this study. Data were collected from semistructured interviews from 7 project managers from 5 different construction companies selected via purposive sampling throughout Florida. All project managers had at least 15 years of experience and multiple construction projects with managing scheduled project deliveries. Three themes emerged through thematic analysis: project, time delay, and cost. A construction project can have many variables that project managers cannot control such as the issue of on-time scheduling. Project managers identified that a project could be within the budget or cost set for the project and still be on time and go over budget or be within budget and not meet schedule. No broad support was found for agile project management, and no confirmation could be made that principles of philosophical theories were critical for project success. Implications for a positive social change result in creating new jobs during and after construction, bringing new individuals to neighborhoods, schools, and area businesses

Proposition d'une méthodologie multicritère pour la résolution du problème d'ordonnancement d'un projet avec prise en compte des compétences et des ressources

RÉSUMÉ: Cette recherche porte sur le problème d'ordonnancement d'un projet avec contraintes de ressources (RCPSP). Son objectif consiste à étudier deux extensions du problème de base en développant une méthode de résolution du RCPSP à critères multiples qui prend en compte les compétences maîtrisées par les ressources et les compétences requises par chaque activité du projet. Le projet étudié se base sur celui proposé par Montoya (2012), il se compose de quatre activités, de quatre ressources et de trois compétences. La résolution du problème se présente en deux étapes. D'abord, le logiciel d'optimisation à critères multiples Midaco est utilisé afin d'obtenir des solutions de Pareto optimisant la durée ainsi que le coût du projet. Pour cette recherche, le logiciel Midaco est utilisé avec le logiciel de calcul Matlab, dans lequel le code représentant le problème est créé. À la fin de cette première étape, les meilleurs ordonnancements des activités selon les ressources et les compétences disponibles sont retenus afin de passer à l'étape suivante. Parmi tous les essais réalisés, sept d'entre eux sont retenus, proposant treize solutions optimales. Ces points de Pareto retenus passent à l'étape suivante, la sélection de la solution de meilleur compromis à l'aide du logiciel d'aide à la décision Prométhée. Cet outil permet de sélectionner la meilleure solution de compromis selon les critères définis par l'utilisateur. Mis à part la durée et le coût du projet, le temps perdu est le troisième critère étudié, il s'agit du temps d'inactivité d'une ressource entre deux activités. Pour effectuer le choix de la solution finale, les trois critères sont pris en considération à poids égaux. D'autres simulations sont effectuées pour des poids différents afin d'observer l'évolution du rangement. Cette étude contribue à la recherche en proposant une méthode de résolution pour deux extensions du problème d'ordonnancement d'un projet avec contraintes de ressources, les objectifs multiples et les compétences multiples. -- Mot(s) clé(s) en français : RCPSP, objectifs multiples, compétences multiples, gestion de projet, métaheuristique, Midaco, Prométhée, optimisation, points de Pareto. -- ABSTRACT: This research is about resource-constrained project scheduling problem (RCPSP). The objective is to study two extensions of the basic problem by developing a method to solve the multi-objective RCPSP while considering the skills mastered by the resources and the skills required by each project activity. The studied project is based on the one proposed by Montoya (2012). It consists of four activities, four resources and three skills. The problem is solved in two steps. First, the multi-criteria optimization software Midaco is used to obtain Pareto points, used to optimize the duration and the cost of the project. For this search, the Midaco software is used with Matlab, in which the code representing the problem is created. At the end of this first step, the best schedules according to available resources and skills are kept in order to take the next step. Among all the tests carried out, seven of them are selected, proposing thirteen optimal solutions. The second step is to select the best compromise solution by using the Promethee decision support software. This tool allows you to select the best compromise solution according to the criteria defined by the user. Cost, duration and lost time are the three criteria studied. The last one is about the inactivity time of a resource between two activities. To choose the best solution, these three criteria are taken into account with equal weights. This study contributes to the research by proposing a resolution method for two extensions of the RCPSP, the mutli-objective and the multi-skill optimizations. -- Mot(s) clé(s) en anglais : RCPSP, multi-objective, multi-skill, project management, meta-heuristic, Midaco, Promethee, optimization, Pareto points

Problèmes de tournées de véhicules et application industrielle pour la réduction de l'empreinte écologique

Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés à la résolution approchée de problèmes de tournées de véhicules. Nous avons exploité des travaux menés sur les graphes d'intervalles et des propriétés de dominance relatives aux tournées saturées pour traiter les problèmes de tournées sélectives plus efficacement. Des approches basées sur un algorithme d'optimisation par essaim particulaire et un algorithme mémétique ont été proposées. Les métaheuristiques développées font appel à un ensemble de techniques particulièrement efficaces telles que le découpage optimal, les opérateurs de croisement génétiques ainsi que des méthodes de recherches locales. Nous nous sommes intéressés également aux problèmes de tournées classiques avec fenêtres de temps. Différents prétraitements ont été introduits pour obtenir des bornes inférieures sur le nombre de véhicules. Ces prétraitements s'inspirent de méthodes issues de modèles de graphes, de problème d'ordonnancement et de problèmes de bin packing avec conflits. Nous avons montré également l'utilité des méthodes développées dans un contexte industriel à travers la réalisation d'un portail de services mobilité.In this thesis, we focused on the development of heuristic approaches for solvingvehicle routing problems. We exploited researches conducted on interval graphsand dominance properties of saturated tours to deal more efficiently with selectivevehicle routing problems. An adaptation of a particle swarm optimization algorithmand a memetic algorithm is proposed. The metaheuristics that we developed arebased on effective techniques such as optimal split, genetic crossover operatorsand local searches. We are also interested in classical vehicle problems with timewindows. Various pre-processing methods are introduced to obtain lower boundson the number of vehicles. These methods are based on many approaches usinggraph models, scheduling problems and bin packing problems with conflicts. Wealso showed the effectiveness of the developed methods with an industrial applicationby implementing a portal of mobility services.COMPIEGNE-BU (601592101) / SudocSudocFranceF