An Uncertainty Based Genetic Algorithm Approach for Project Resource Scheduling

الموضوعات

إدارة

الملخص

This research is tackling the issue of complex resources scheduling in project management. In traditional planning tools, resource allocation is sequence based. This normally results in a very simple baseline schedule. However, in reality, the problem of project scheduling is more complex and it depends on a multitude of factors. For example, project scheduling when combined with resources constraints and activities duration uncertainty is an interesting research problem that has recently has attracted the effort many researchers. Previous research has developed a simulation-based approach to solve the problem by optimizing resources resource allocation decisions on starting specific project activities at specific times. Several nonlinear optimization models were developed for this purpose assuming uniform resource availability and sequence based project tasks. The work presented in thesis add to the existing literature in a proposing the use of a genetic algorithm uncertain approach to resource- scheduling in projects. This research focuses on one of the most important aspects, which is uncertainty. The uncertainty aspect was not incorporated effectively in in the previous resource modeling models. The uncertainty of time estimation is one of the most important problems which reduce any resource scheduler effectiveness. Genetic algorithm was chosen as the main methodology to build resource scheduler. The results showed the proposed methodology outperformed existing algorithms in optimizing project durations and resources allocation. The main contribution of the proposed scheduler is its ability to incorporate uncertainty in scheduling process. Results proofed effectiveness and outperformance of the proposed solution. The genetic algorithm was tested on several projects from the existing databases and on one new project to the validity of the approach. The proposed algorithm out performed fairly well the results that exists from previous studies. One major contribution of this research is the incorporation of uncertainty to optimize project duration based on resource allocation.

روابط وملفات

التعريف والنوع

رقم الوثيقة

f9d2d5b4-94fb-4314-86e3-7c93d754d785

رقم العقد

0

نوع الوسائط

Crawler

نوع المحتوى

الرسائل العلمية

صيغة المصدر

رسائل دكتوراة

نوع الملف

pdf text

أسماء الملفات

7465_1.pdf

بيانات النشر

ترجمة العنوان

جدولة موارد المشاريع باستخدام الخوارزمية الجينية

ألقاب المؤلفين

[{"name_ar":" Halim Boussabaine","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"},{"name_ar":"صافي الكتبي ","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"}]

اللغة

English

المصدر والدورية

اسم المصدر

An Uncertainty Based Genetic Algorithm Approach for Project Resource Scheduling

المحتوى والصفحات

عدد الصفحات

0

ترجمة الملخص

هذا البحث يتصدى لجدولة الموارد المعقدةة في إدارة المشاريع.بالنسبةلأدوات التخطيط التقليدية،تخصيص الموارد مبني علىأساس التسلسل. هذا ينتج عادة جدولةبسيطةجدا. ومع ذلك، في الواقع، مشكلةجدولة المشاريع أكثر تعقيدا وهيتعتمد على العديد من العوامل. على سبيل المثال، جدولة المشاريع عندما تمتذجمع عدم اليقين تصبحمشكلة بحث مثيرة للاهتمام بحيث تستقطبت في الآونة الأخيرة جهود العديد من الباحثين. وقد وضعت الأبحاث السابقة النهج القائم على المحاكاة لحل المشكلة عن طريق الاستفادة المثلى لقراراتتخصيص الموارد على بدء أنشطة المشروع وفقأوقات محددة. وقد وضعت عدة نماذج للتحسين غير الخطية لهذا الغرض على افتراض توافر المواردبشكلموحد واقرار مهام المشروع بشكل متسلسلا. العمل المقدم في هذه الأطروحة استخدم نهج الخوارزمية الجينية في جدولة المشاريع. يركز هذا البحث على واحد من أهم الجوانب، وهوعدم اليقين.لم يتمدمج جانب عدم اليقينبشكل فعال في نماذججدولةالموارد السابقة. عدم التيقن من تقدير الوقتهي واحدة من أهم المشاكل التي تقلل من فعالية أي جدولة للموارد. وقد تم اختيار الخوارزمية الجينية كمنهجية رئيسية لبناء جدولة الموارد. أظهرتالنتائج المنهجية المقترحة تفوقالخوارزميات المقترحةفي تحسين فتراتالمشروع وتخصيص الموارد. المساهمة الرئيسية للجدولة المقترحةهيقدرتهاعلى دمج عدم اليقين فيعملية الجدولة. النتائج تثبتالفعالية والأداء المتفوق للحل المقترح. تم اختبار الخوارزمية الجينية على عدة مشاريع من قواعد البيانات الموجودة وعلى مشروع واحد جديد لتاكيدصحة هذا النهج.تمكنتالخوارزمية المقترحة من أداءجيدا مقارنتة معالنتائجالموجودةمن الدراسات السابقة .المساهمة الاساسيةلهذا البحث هوإدماج عدم اليقين لتحسين مدة المشروع بناء على تخصيص الموارد

إشراف وإعداد

الإشراف

Halim Boussabaine

الإعداد

صافي الكتبي

الاقتباسات الببليوغرافية