A Tabu Search-Based Memetic Algorithm for Hardware/Software Partitioning

Hardware/software (HW/SW) partitioning is to determine which components of a system are implemented on hardware and which ones on software. It is one of the most important steps in the design of embedded systems. The HW/SW partitioning problem is an NP-hard constrained binary optimization problem. In this paper, we propose a tabu search-based memetic algorithm to solve the HW/SW partitioning problem. First, we convert the constrained binary HW/SW problem into an unconstrained binary problem using an adaptive penalty function that has no parameters in it. A memetic algorithm is then suggested for solving this unconstrained problem. The algorithm uses a tabu search as its local search procedure. This tabu search has a special feature with respect to solution generation, and it uses a feedback mechanism for updating the tabu tenure. In addition, the algorithm integrates a path relinking procedure for exploitation of newly found solutions. Computational results are presented using a number of test instances from the literature. The algorithm proves its robustness when its results are compared with those of two other algorithms. The effectiveness of the proposed parameter-free adaptive penalty function is also shown

Two-Phase Genetic Local Search Algorithm for the Multimode Resource-Constrained Project Scheduling Problem

In this paper, the resource-constrained project scheduling problem with multiple execution modes for each activity is explored. This paper aims to find a schedule of activities such that the makespan of the schedule is minimized subject to the precedence and resource constraints. We present a two-phase genetic local search algorithm that combines the genetic algorithm and the local search method to solve this problem. The first phase aims to search globally for promising areas, and the second phase aims to search more thoroughly in these promising areas. A set of elite solutions is collected during the first phase, and this set, which acts as the indication of promising areas, is utilized to construct the initial population of the second phase. By suitable applications of the mutation with a large mutation rate, the restart of the genetic local search algorithm, and the collection of good solutions in the elite set, the strength of intensification and diversification can be properly adapted and the search ability retained in a long term. Computational experiments were conducted on the standard sets of project instances, and the experimental results revealed that the proposed algorithm was effective for both the short-term ( with 5000 schedules being evaluated) and the long-term ( with 50 000 schedules being evaluated) search in solving this problem

Shadow Price Guided Genetic Algorithms

The Genetic Algorithm (GA) is a popular global search algorithm. Although it has been used successfully in many fields, there are still performance challenges that prevent GA’s further success. The performance challenges include: difficult to reach optimal solutions for complex problems and take a very long time to solve difficult problems. This dissertation is to research new ways to improve GA’s performance on solution quality and convergence speed. The main focus is to present the concept of shadow price and propose a two-measurement GA. The new algorithm uses the fitness value to measure solutions and shadow price to evaluate components. New shadow price Guided operators are used to achieve good measurable evolutions. Simulation results have shown that the new shadow price Guided genetic algorithm (SGA) is effective in terms of performance and efficient in terms of speed

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

Généralisations du problème d'ordonnancement de projet à ressources limitées

Un problème d'ordonnancement de projet à ressources limitées (POPRL) consiste en l'ordonnancement d'un ensemble de tâches, nécessitant un ou plusieurs types de ressources, renouvelables ou non renouvelables, en quantités limitées. La résolution d'un POPRL a pour but la détermination des dates d'exécution des tâches en tenant compte des contraintes de préséance et de disponibilité des ressources et ayant comme objectif la minimisation de la durée totale du projet. Le POPRL est un problème d'optimisation combinatoire de complexité NP-dur (Blazewicz et al. 1983). Une revue de littérature du (POPRL) est présentée au chapitre 2. Plus de 125 articles scientifiques sont analysés. Les contributions relatives à ce problème portent sur les méthodes exactes de résolution, la détermination de bornes inférieures sur la durée du projet et les méthodes heuristiques (approchées) de résolution. L'aspect pratique de ce problème dans des contextes industriels divers a conduit à de nombreuses généralisations du problème classique. On constate que malgré les efforts déployés pour définir des POPRL plus généraux, les contraintes de transfert des ressources continuent à être ignorées, nous constatons aussi que l'optimisation du problème en considérant les coûts a été très peu traitée dans la littérature. Ce qui forcent les gestionnaires dans la plus part des cas à se baser uniquement sur leur expérience pour réaliser ou ajuster manuellement les ordonnancements produits par des heuristiques conçues pour résoudre des versions simplifiées du problème. Cette thèse tente de combler partiellement ces lacunes. Le chapitre 3 traite le problème d'ordonnancement de projet à ressources limitées POPRLTT avec des temps de transfert des ressources. Un temps de transfert est le temps nécessaire pour transférer une ressource du lieu d'execution d'une activité vers un autre. Ainsi, le temps de transfert d'une ressource dépend des lieux des activités à exécuter, ainsi que des caractéristiques des ressources à transférer. L'objectif dans un POPRLTT est la détermination des dates d'exécution des tâches en tenant compte des contraintes de préséance et de disponibilité des ressources et les temps de transfert des ressources. L'objectif est de minimiser la durée totale du projet. Nous proposons un nouvel algorithme génétique basé sur un opérateur de croisement de deux positions. L'étude expérimentale menée sur un grand nombre de problèmes test prouve que l'algorithme proposé est meilleur que les deux méthodes déjà existantes dans la littérature. Une généralisation du problème d'ordonnancement de projet à ressources limitées et des temps de transfert des ressources au contexte multi mode (POPRL=PMETT) est présentée au chapitre 4. Dans ce problème, nous supposons que la préemption est non autorisée, et les ressources utilisées sont renouvelables et non renouvelables, chaque activité a plusieurs modes d'exécution, et les relations de préséance sont de type dit début-fin sans décalage. L'objectif est de choisir un temps de début (ou de fin) et un mode d'exécution pour chaque tâche du projet, pour que la durée du projet soit minimisée tout en respectant les contraintes de préséance, de disponibilité de ressources et les temps de transfert. Au meilleur de notre connaissance, cette version du problème n'a jamais été abordée auparavant. Nous proposons une formulation mathématique de ce problème, ensuite nous présentons un algorithme génétique, que nous avons conçu pour résoudre les instances de grandes tailles. Pour tester les méthodes proposées nous développons des nouveaux ensembles de problèmes-tests pour le POPRL=PMETT, qui pourront être utilisés dans l'avenir pour mener des recherches dans ce domaine. Dans le chapitre 5, nous définissons une nouvelle généralisation du problème d'ordonnancement de projet à ressources limitées en considérant l'objectif de minimiser le coût total d'exécution du projet. Celui-ci est composé de deux éléments principaux: le coût direct des ressources à utiliser et les frais généraux qui ne dépendent pas de la quantité de ressources allouées, mais qui sont proportionnels à la durée du projet. Ce problème, que nous appelons Problème général d'allocation et de nivellement des ressources d'un projet (PGANRP) est très commun en pratique, mais très peu de recherche est consacrée à ce problème. Dans un PGANRP, nous devons simultanément déterminer les quantités des ressources à allouer au projet au cours de son exécution et réduire la variabilité de l'utilisation des ressources au minimum tout en essayant de terminer le projet à une date de fin acceptable. Les quantités des ressources à allouer au projet devraient permettre l'accomplissement du projet à cette date et devient une limite sur la disponibilité de ces ressources durant toute l'exécution du projet. Nous proposons, une formulation mathématique du problème et deux approches de recherche dans le voisinage pour les instances de grandes tailles.The resource-constrained project scheduling problem (RCPSP) consists of scheduling a set of activities or tasks using one or more resource types available in limited quantity. In the standard version of this problem, pre-emption is not allowed, precedence relations are of the no-lag, finish-to-start type, and the used resources are renewable meaning that the same resources quantity are available each time period. Solving this NP-hard optimization problem requires the determination of tasks execution date such that the project duration is minimized without using more than the available resource quantities. In the first chapter of this thesis, the research problem and research objectives are presented while chapter 2 reviews the literature and contributions to the RCPSP and some of its extended versions. More than 125 published papers are reviewed. These contributions are divided into 4 groups of contributions. Those proposing optimal solution methods, those developing lower bounds on the project duration, those proposing heuristic and approximate solution methods, and those extending the standard version of the problem in order to make it closer to the real-life problem. This literature review revealed that very few contributions explicitly take into consideration the time required to transfer resources between execution sites of the project. Only three such contributions are published and none of these three publication deal with the case where tasks have more than one execution mode. This review also revealed that the large majority of the published research deals with the problem where the objective is to minimize the duration of the project. However, in almost all real-life situations, the objective is to minimise the total cost of the project. That is why this thesis is dedicated to solve these neglected extensions of the RCPSP. Chapter 3 deals with the resource-constrained project scheduling problem with transfer times (RCPSPTT). Thus the goal in this case is to determine execution dates that allows for resources to be transferred between execution sites while respecting the precedence relations between these tasks as well as resources availability. A new genetic algorithm (GA) is developed to solve the RCPSPTT. This algorithm uses a new and efficient crossover operator. The chapter also study the performance of the proposed genetic algorithm and shows that it produces better results than the two previously published solution heuristics. It is to notice that the proposed GA considers renewable resource types and assume that tasks have only one execution mode. Chapter 4 deals with the multi-mode resource-constrained project scheduling problem with transfer times (MRCPSPTT). Thus, it extends the problem studied in the previous chapter to the multi-mode case under the assumptions of no pre-emption while using renewable and non-renewable resources. This problem has never been the subject of any published research before. An integer linear mathematical formulation of the problem is given as well as new genetic algorithm is developed to solve it. An extensive empirical analysis is then presented and shows that the proposed GA is able to produce the optimal solution for 529 test instances with 10, 20 and 30 activities. Chapter 5 introduces the generalized resource allocation and leveling problem (GRALP). This problem can be stated as follows. Given a set of project tasks to execute, their possible execution modes and precedence relations, an upper bound on the amount of resources that can be made available to the project, a project due date, the cost of resource utilization and the overhead cost; determine the execution date and mode for each task and the amount of resources to allocate to the project. The objective is to minimize the total project execution cost while respecting precedence constraints, project due date and not using more than the amount of resources that we decided to allocate to the project. Again we notice that this problem has never been the subject of any published research work. Chapter 5 presents an integer linear formulation of the problem, a neighborhood search solution heuristic, a genetic algorithm to solve it and an empirical experiment to evaluate the proposed heuristics showing the superiority of the proposed GA. Finally, the conclusions of the thesis and some propositions for future research are given