Multi-mode Resource Constrained Project Scheduling Problem with resource flexibility

International audienceWe discuss the problem of project scheduling encountered in an assembly enterprise. This problem requires an integration of resource limitation, worker skills, and multiple possible execution modes for each task. The duration of each activity depends on the amount of resources allocated to its execution, and the objective is to minimize the overall project duration. This problem is modeled as a multi-mode resource constrained project scheduling problem (MRCPSP) in the context of skilled worker and resource flexibility. Because the basic MRCPSP is combinatorial and belongs to the class of NP-hard problems, exact procedures are limited in the ability to solve big size problem in a reasonable computational time. In this paper three approaches are presented. The first method is a parallel scheduling heuristic, called MMSH, which enumerates at each time decision all the non-dominated schedulable activity-mode combinations and schedule the one with the best performance. The second method is a tabu search (TS) algorithm with a powerful neighborhood function based on a flow graph representation in order to implement various search strategies. The search of the solution space is carried out via two types of move strategy. Furthermore, the TS algorithm is embedded in a decomposition based heuristic (DBH) which serves to reduce the solution space. The last proposed method is an hybridization of Tabu Search and MMSH, this later gives an excellent results. The effectiveness of the methods is demonstrated through extensive experimentation on different standard and new benchmarks instances and proves that our results are competitive

Ordonnancement de projet à moyens limités avec flexibilité de ressources

Dans cette thèse, nous traitons un problème d ordonnancement de projet, dans lequel une équipe d opérateurs doit accomplir un ensemble de tâches où chaque tâche est exécutée dans un ensemble de centres de travail. Une tâche peut avoir un ou plusieurs modes d exécution et chaque mode est défini par une durée et une consommation pour chacune des ressources (humaine, centre de travail). Une solution de ce problème consiste à trouver la séquence de réalisation des tâches, les modes d exécution et les opérateurs à affecter à chaque tâche, de sorte que la durée totale de l ordonnancement soit minimisée. Notre démarche a été d'abord d'introduire brièvement la théorie de l'ordonnancement de projet, avant d'aborder les différentes méthodes de résolution relevées dans la littérature. Dans une seconde étape, nous avons discuté et proposé deux méthodes de résolution approchée. La première est constructive : dans un premier temps, quatre heuristiques sérielles et une heuristique parallèle fondée sur un algorithme de génération des combinaisons non-dominées, ont été proposées. Dans un second temps, un algorithme sériel basé sur une approche par insertion de tâches et une procédure d amélioration locale, ont été conçus. La seconde approche de résolution est itérative : trois méthodes heuristiques sont étudiées et expérimentées, la Recherche Tabou et l Algorithme Génétique ainsi qu'une hybridation de ces deux méthodes. L apport original de cette thèse est de proposer une fonction de voisinage basée sur un algorithme de réinsertion de tâche optimale qui pourra servir de base pour de nouvelles approches de résolution.The scheduling problem under study may be viewed as an extension of the standard Multi-mode Resource-Constrained Project Scheduling Problem (MRCPSP) including Multi-Skilled Labor and will be called as MRCPSP-MS. This problem requires an integration of resource limitation, labor skills, and multiple possible execution modes for each task, and the objective is to minimize the overall project duration. Our approach was first to introduce briefly the project scheduling theory, then to address the different resolution procedures which have been reported in literature for the RCPSP problem. In a second step, we have discussed and proposed two constructive heuristics. The first one, is a parallel scheduling heuristic, called MMSH, which enumerates at each time decision all the non-dominated schedulable activity-mode combinations and schedule the one with the best performance. The second approach is serial heuristic which optimally insert activities one by one into a partial schedule. This shows that insertion techniques have great importance in solving RCPSP and its extensions. In the second step of the problem resolution, three metaheuristics are designed, namely, Tabu Search, Genetic Algorithm and the hybridization of these two methods. The effectiveness of the methods is demonstrated through extensive experimentation on different standard and new benchmarks instances and proves that our results are competitive.NANTES-BU Sciences (441092104) / SudocNANTES-Ecole Centrale (441092306) / SudocSudocFranceF