Satisfying flexible due dates in fuzzy job shop by means of hybrid evolutionary algorithms

This paper tackles the job shop scheduling problem with fuzzy sets modelling uncertain durations and flexible due dates. The objective is to achieve high-service level by maximising due-date satisfaction, considering two different overall satisfaction measures as objective functions. We show how these functions model different attitudes in the framework of fuzzy multicriteria decision making and we define a measure of solution robustness based on an existing a-posteriori semantics of fuzzy schedules to further assess the quality of the obtained solutions. As solving method, we improve a memetic algorithm from the literature by incorporating a new heuristic mechanism to guide the search through plateaus of the fitness landscape. We assess the performance of the resulting algorithm with an extensive experimental study, including a parametric analysis, and a study of the algorithm’s components and synergy between them. We provide results on a set of existing and new benchmark instances for fuzzy job shop with flexible due dates that show the competitiveness of our method.This research has been supported by the Spanish Government under research grant TIN2016-79190-R

A Ship-Construction Dataset for Resource Leveling Optimization in Large Project Management Problems

Resource leveling is a highly complex optimization problem corresponding to adjusting a project’s timeline (start and end dates) with the aim of matching resource allocation demands. The problem is particularly complex when a project is large and involves hundreds or even thousands of activities. Its successful solution is equivalent to considerable profits for the involved construction groups through the efficient management of their resources. In literature usually can be found only small-size benchmark problems consisting of a few activities (ten to twenty) mainly aiming to demonstrate that a new proposed method can operate correctly identifying the optimum (or a near-optimum) solution. In this data article, resource leveling data suitable for testing are provided, corresponding to a very large real-world problem of ship construction (consisting of 1178 activities). According to recent literature, the majority of the proposed methods for solving resource leveling optimization problems are based on algorithmic approaches, usually artificial intelligence-oriented (evolutionary programming). The reason is that intelligent approaches manage to solve complex problems, producing approximate solutions of high accuracy and thus attractive (profitable) for practical application. The provided data have been tested in the past with intelligent techniques using different evaluation functions. Nevertheless, the specific dataset has never been published before elsewhere and now there is a clear opportunity to provide these data for testing and benchmark experimentation to interested researchers

Intelligent methods for solving resource leveling problems in projects

The present thesis deals with Resource Leveling optimization problems in projects. Resourceleveling is a problem that has not been accurately solved so far, for large scale projects. Forsmall scale projects accurate solutions can be found in literature, achieving global optimum. Formedium and large scale project as well as for projects with particular characteristics (largeduration of activities, complex associations among activities) approximate solutions ofacceptable quality can be found in literature, but further field for improvement exists.The present dissertation achieves improved approximate solutions in resource leveling formedium and large scale projects, implementing and comparing four (4) new methodologies, allrelated to computational intelligence. In addition, the dissertation proposes a number of suitablebenchmark problems for resource leveling in projects, for further experimentation andcomparison on new related methods in the future.Concerning methodological innovation, the dissertation proposes a new, more effective geneticalgorithm from the ones existing in literature and two more hubrid intelligent techniques whichprove to handle effectively the problem of resource leveling optimization. The proposedapproach is based on the development of an innovative methodology for the production offeasible alternative starts of the project’s activities for the formation of improved resourceprofiles. All known resource profile evaluation functions are tested (seven in total, according torelated literature) which correspond to different approaches to the optimization problem, relatedto the preciousness of the resource, the need for uniform resource distribution, etc .Due to the existing variety of resource profile evaluation functions, a sequential application ofall known functions with all possible combinations is proposed, thus aiming at the best possibleaverage resource profile tracking, in such a way that all the involved resource profile evaluationfunctions can be partially satisfied. The result of this method in most cases agrees with theresults obtained from the main proposed GA approach.Within the dissertation, several studies of other researchers for the problem of resource levelingare reported and analyzed in detail. The proposed resource leveling methodologies provesuperior to other competitive approaches existing in literature for medium and large scaleprojects, or compete to them worthily in small scale problems where the exact optimum isknown. Comparisons are possible only with those research reports that provide related projectdata. Nevertheless, most projects presented in related literature so far, concern small scaleproblems.From the present dissertation a number of published papers in referred conferences and journalshas resulted (while a few more have been submitted for publication), which covers all partial research questions posed and investigated from the PhD candidate during his study periodΗ παρούσα διατριβή ασχολείται με την επίλυση του προβλήματος βελτιστοποίησης της εξομάλυνσης πόρων σε έργα. Πρόκειται για ένα πρόβλημα που δεν έχει λυθεί με ακρίβεια για έργα μεγάλης πολυπλοκότητας. Για έργα μικρού σχετικά μεγέθους παρουσιάζονται στη βιβλιογραφία ακριβείς λύσεις. Γα μεσαία και μεγάλα έργα καθώς και για έργα με ιδιαιτερότητες(μεγάλη διάρκεια δραστηριοτήτων, συσχετίσεις μεταξύ δραστηριοτήτων) παρουσιάζονται σε δημοσιευμένες εργασίες κάποιες προσεγγιστικές λύσεις αρκετά καλές, οι οποίες όμως επιδέχονται περαιτέρω βελτίωσης.Η παρούσα διατριβή επιτυγχάνει βελτιωμένες προσεγγιστικές λύσεις σε μεσαία και μεγάλα έργα, αναπτύσσοντας και συγκρίνοντας τέσσερεις (4) νέες μεθόδους, όλες σχετιζόμενες με τις εξελικτικές υπολογιστικές μεθόδους. Εκτός των άλλων, η διατριβή προτείνει μια σειρά πρότυπων προβλημάτων διοίκησης έργων για τον έλεγχο και τη σύγκριση αποδόσεων νέων μεθοδολογιών εξομάλυνσης πόρων στο μέλλον.Από πλευράς μεθοδολογικών καινοτομιών η διατριβή προτείνει έναν νέο, πιο αποτελεσματικό,γενετικό αλγόριθμο από τους υπάρχοντες της βιβλιογραφίας και δύο ακόμα υβριδικές νοήμονες τεχνικές που αποδεικνύεται ότι όλες διαχειρίζονται αποτελεσματικά το πρόβλημα της εξομάλυνσης πόρων. Η προτεινόμενη προσέγγιση βασίζεται στην αξιοποίηση μιας πρωτότυπης μεθοδολογίας παραγωγής εφικτών εναλλακτικών ενάρξεων των δραστηριοτήτων του έργου για το σχηματισμό καλύτερων προφίλ πόρων. Δοκιμάζονται όλες οι βιβλιογραφικά γνωστές συναρτήσεις αξιολόγησης των προφίλ πόρων (επτά στο σύνολο) που αντιπροσωπεύουν διαφορετικές λογικές στο πρόβλημα βελτιστοποίησης, σχετικές με την πολυτιμότητα του πόρου, με την ανάγκη ομοιομορφίας στην κατανομή του, κλπ.Λόγω της υπάρχουσας γκάμας συναρτήσεων αξιολόγησης του προφίλ πόρων, προτείνεται επίσης μια αλληλουχία εφαρμογής όλων των γνωστών συναρτήσεων με όλους τους δυνατούς συνδυασμούς, επιδιώκοντας έτσι τον εντοπισμό του καλύτερου δυνατού μέσου προφίλ πόρων έτσι ώστε να ικανοποιούνται σε ένα βαθμό όλες οι εμπλεκόμενες συναρτήσεις αξιολόγησης. Το αποτέλεσμα της μεθόδου αυτής σε μεγάλο ποσοστό συμφωνεί με τα αποτελέσματα της βασικής προτεινόμενης προσέγγισης της διατριβής που έχει βάση τους γενετικούς αλγορίθμους.Στη διατριβή περιλαμβάνονται αρκετές μελέτες άλλων επιστημόνων στο πρόβλημα. Η παρούσα έρευνα ξεπερνά τις υπάρχουσες προσεγγίσεις της βιβλιογραφίας σε μεσαία και μεγάλα προβλήματα εξομάλυνσης πόρων, ή τις ανταγωνίζεται επάξια σε μικρά προβλήματα όπου είναι γνωστή η ακριβής βέλτιστη λύση. Συγκρίσεις είναι δυνατές βεβαίως μόνο σε όσες εργασίες παρατίθενται σχετικά δεδομένα έργων, όμως γενικά τα περισσότερα έργα της υφιστάμενης βιβλιογραφίας είναι μικρά σε μέγεθος.Από την διατριβή προέκυψε ένας αριθμός δημοσιεύσεων που καλύπτει τα επιμέρους κεφάλαια και ερευνητικά θέματα που αναλύονται στο κείμενο που ακολουθεί, ενώ αναμένονται και τα αποτελέσματα μερικών ακόμη εργασιών που έχουν υποβληθεί προς κρίση μέσα στο τρέχον ακαδημαϊκό έτος

A Ship-Construction Dataset for Resource Leveling Optimization in Large Project Management Problems

Resource leveling is a highly complex optimization problem corresponding to adjusting a project’s timeline (start and end dates) with the aim of matching resource allocation demands. The problem is particularly complex when a project is large and involves hundreds or even thousands of activities. Its successful solution is equivalent to considerable profits for the involved construction groups through the efficient management of their resources. In literature usually can be found only small-size benchmark problems consisting of a few activities (ten to twenty) mainly aiming to demonstrate that a new proposed method can operate correctly identifying the optimum (or a near-optimum) solution. In this data article, resource leveling data suitable for testing are provided, corresponding to a very large real-world problem of ship construction (consisting of 1178 activities). According to recent literature, the majority of the proposed methods for solving resource leveling optimization problems are based on algorithmic approaches, usually artificial intelligence-oriented (evolutionary programming). The reason is that intelligent approaches manage to solve complex problems, producing approximate solutions of high accuracy and thus attractive (profitable) for practical application. The provided data have been tested in the past with intelligent techniques using different evaluation functions. Nevertheless, the specific dataset has never been published before elsewhere and now there is a clear opportunity to provide these data for testing and benchmark experimentation to interested researchers.THIS DATASET IS ARCHIVED AT DANS/EASY, BUT NOT ACCESSIBLE HERE. TO VIEW A LIST OF FILES AND ACCESS THE FILES IN THIS DATASET CLICK ON THE DOI-LINK ABOV