به جمع مشترکان مگیران بپیوندید!

تنها با پرداخت 70 هزارتومان حق اشتراک سالانه به متن مقالات دسترسی داشته باشید و 100 مقاله را بدون هزینه دیگری دریافت کنید.

برای پرداخت حق اشتراک اگر عضو هستید وارد شوید در غیر این صورت حساب کاربری جدید ایجاد کنید

عضویت

جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه « resource leveling » در نشریات گروه « صنایع »

تکرار جستجوی کلیدواژه «resource leveling» در نشریات گروه «فنی و مهندسی»
  • Hamed Davari Ardakani *, Ali Dehghani

    In this paper, a multi-objective mixed-integer programming model is developed to cope with the multi-mode resource-constrained project selection and scheduling problem, aiming to minimize the makespan, maximize the net present value of project cash flows, and minimize the fluctuation of renewable resource consumption between consecutive time periods. Moreover, activities are considered to be subject to generalized finish-to-start precedence relations, and time-varying resource usage between consecutive time periods. To assess the performance of the proposed model, 30 different-sized numerical examples are solved using goal programming, epsilon constraint, and augmented epsilon constraint methods. Afterward, Tukey test is used to statistically compare the solution methods. Moreover, VIKOR method is used to make an overall assessment of the solution methods. Statistical comparisons show that there is a significant difference between the mean of the resource leveling objective functions for all the solution methods. In other words, goal programming statistically outperforms other solution methods in terms of the resource leveling objective function. This is not the case for the other objective functions and CPU times. In addition, results of the VIKOR method indicate that the goal programming method outperforms the other solution methods. Hence, goal programming method is used to perform some sensitivity analyses with respect to the main parameters of the problem. Results show that by improving any of the parameters at least one objective function improves. However, due to the conflicting nature and the impact of weights of objective functions, in most cases, the trend are not constant to describe a general pattern.

    Keywords: Project Portfolio Selection, Multi-mode Resource Constrained Project Scheduling Problem (MRCPSP), Multi-objective optimization, Resource Leveling, Time-Varying Resource Consumption, Time Value of Money}
  • سونیا ابراهیمی فرد، نسیم نهاوندی*، علی حسین زاده کاشان
    زمان بندی نقش حیاتی در مدیریت پروژه ها ایفا می کند. با وجود این، علاوه بر ارائه زمان بندی مناسب باید به محدودیت های موجود در حین اجرای پروژه نیز توجه شود. در این پژوهش، مدل دوهدفه زمان بندی پروژه با تبادل زمان-هزینه تسطیح منابع، منطبق با خواسته کارفرما و پیمانکار برای اولین بار در ادبیات موضوع پیشنهاد شده است. روابط پیش نیازی عمومی نیز در مدل لحاظ شده است. برای بررسی بهتر عملکرد این مدل، مطالعه موردی واقعی مرتبط با موضوع انتخاب شد. با توجه به ماهیت NP-Hard بودن مسئله زمان بندی و نیز ابعاد بزرگ مطالعه موردی، پس از تجزیه و تحلیل فضای جواب، الگوریتم مرتب سازی نامغلوب ژنتیک به عنوان روش حلی مناسب برای حل مسئله انتخاب شد. در انتها، نتایج حاصل از حل الگوریتم با نتایج دنیای واقعی مقایسه شد. نتایج نشان می دهد مدل و الگوریتم ارائه شده قابلیت استفاده در پروژه های مشابه دیگر را دارد.
    کلید واژگان: الگوریتم ژنتیک مرتب سازی نامغلوب, تسطیح منبع, زمان بندی پروژه با محدودیت منبع}
    Sonia Ebrahimi Fard, Nasim Nahavandi *, Ali Hosseinzadeh Kashan
    Scheduling plays an important role in project management. However, in addition to providing suitable scheduling, constraints during project implementation should also be noted. This paper proposes bi-objective resource-constrained project scheduling model with the objectives of minimizing project completion time, as well as minimizing the leveling cost of the used resources, in accordance with the employer demands and the contractor developed. To better study this model performance, a real case study related to the topic, were selected. Since the proposed research problem has been proven to be NP-hard as well as large-scale case study, after analyzing the landscape, genetic algorithm to solve problem were offered. Finally, the results of solving real-world algorithms were compared with the results. Results show that the model and algorithm can be used in other similar projects as well.
    Keywords: Non-dominated sorting Genetic algorithm (NSGA-II), Resource constrained project scheduling problem (RCPSP), Resource leveling}
  • فاطمه پایدار، رضا توکلی مقدم، بهزاد آشتیانی *
    مساله زمانبندی پروژه با منابع محدود، مساله پایه مسائل زمانبندی در زمینه تحقیق در عملیات می باشد. به منظور واقعی تر شدن مدل، مساله زمانبندی پروژه با منابع محدود با توابع هدف در زمینه های زمان، هزینه و تابع هدف تعدیل شده-ای در زمینه منابع با توجه به جریان های نقدی تنزیل یافته و وجود چندین حالت اجرائی برای انجام فعالیت ها در نظر گرفته شده است. در پی ماهیت NP-hard بودن این مسائل، همواره روش های ابتکاری و فراابتکاری بسیاری توسط محققین این حوزه به منظور ارائه حل کاراتر پیشنهاد شده اند. الگوریتم جستجوی گرانشی، یکی از الگوریتم های فرا ابتکاری است که در سال های اخیر معرفی شده است. این الگوریتم به علت تک هدفه بودن و پیوستگی فضای حل، تاکنون در مسائل چندهدفه گسسته زمانبندی پروژه با منابع محدود به کاربرده نشده است. در این مقاله، الگوریتم جستجوی گرانشی چندهدفه (MOGSA) برای حل مساله ارائه شده است. عملکرد الگوریتم پیشنهادی برای مسائل متعدد در اندازه های بزرگ و کوچک از مسائل PSPLIB، با الگوریتم شناخته شده NSGA-II در چند معیار مورد مقایسه قرار گرفته است. نتایج حاکی از عملکرد بهتر الگوریتم پیشنهادی به نسبت الگوریتم NSGA-II می باشند.
    کلید واژگان: مساله چندهدفه زمانبندی پروژه با منابع محدود چندحالته, جریان های نقدی تنزیل یافته, ارزش خالص فعلی, تسطیح منابع, الگوریتم جستجوی گرانشی چندهدفه}
    Fatemeh Paidar, Bezad Ashtiani *, Reza Tavakkoli-Moghaddam
    Resource-constrained project scheduling problem (RCPSP) is the basis of scheduling problems in operations research. In order to have more realistic model, the problem is studied with objectives of time, cost and a modified objective of resource leveling with discounted cash flows and several modes of execution for activities. Since the problem is an NPhardness, various kinds of heuristic and meta-heuristic methods have been proposed by many researchers to present the more efficient solution. The gravitational search algorithm is one of meta-heuristics introduced in recent years. Due to single-objective and continuity of the decision space, this algorithm has not been used to the multi-objective discrete RCPSPs. In this paper, multi-objective gravitational search algorithm (MOGSA) is proposed for solving the given problem . The performance of the proposed MOGSA is compared with a well-known NSGA-II algorithm in terms of some indices for several small and largesized PSPLIB test problems. The results show the proposed MOGSA outperforms the NSGA-II.
    Keywords: Multi-objective Multi mode Resource-constrained Project Scheduling Problem, Discounted Cash Flows, Net Present Value, Resource Leveling, Multi-objective Gravitational Search Algorithm}
  • Mohsen Garmsiri *, Mohammad Reza Abassi

    In project scheduling, many problems can arise when resource fluctuations are beyond acceptable limits. To overcome this, mathematical techniques have been developed for leveling resources. However, these produce a hard and inflexible approach in scheduling projects. The authors propose a simple resource leveling approach that can be used in scheduling projects with multi-mode execution activities. In the mentioned approach, an ant algorithm determines the execution mode of each activity so that resource leveling index and project time become optimum. In the model, some visibility functions (defined in accordance with problem characteristics) are utilized, and the best, which return the best result, is selected for the model.

    Keywords: Ant colony optimization, Resource leveling, Visibility function}
  • محمد مهدی سپهری*، مهرداد کارگری
    موضوع بهینه یابی سبد سرو یس مسا یل مسیریابی وسایل نقلیه چند ایستگاهی - چند محصولی و چند سطحی یکی از مهم ترین و در عین حال مشکل ترین مسائل تصمیم گیری در حوزه مسائل حمل ونقل میباشد. تاکنون الگوریتم های دقیق، ابتکاری و فوق ابتکاری متنوعی برای حل مدلهای مختلف مسائل مسیریابی وسایل نقلیه ارائه شده است. دراین مقاله یک مدل برنامه ریزی خطی صفر ویک (BLP) برای بهینه یابی سبد سرو یس درمسایل مسیریابی وسایل نقلیه چند ایستگاهی – چند محصولی و چند سطحی با هدف حداقل نمودن هزینه های توزیع ارائه شده است. بعبارت بهتر هدف این مقاله تعیین میزان نسبت بهینه حمل ونقل برای هر یک از محصولات در وسا یل نقلی ه برای هر ی ک از مسیرها، نواحی و سطوح با حداقل هز ی نه توز یع می باشد. سپس برای حل این مدل یک الگوریتم کارا طراحی گردید. این الگوریتم با استفاده از تخصیص منابع محدود بر پایه ضرایب لاگرانژ، مسئله مسیریابی چند محصولی را به چند مسئله تک محصولی تبدیل میکند. بعداز حل مدل ریاضی هریک از مسائل مسیریابی تک محصولی، با مقایسه ظرفیت تخصیص داده شده و مورد نیاز هر یک از محصولات، میزان ظرفیت باقیمانده و کل را محاسبه و سپس عملیات تسطیح منابع و بهینه یابی سبد سرو ی س دربین مسائل مسیریابی تک محصولی انجام میشود. براین اساس بعداز چند مرحله، تسطیح ظرفیت های باقیمانده، در صورتی که بهبود قابل توجهی در جواب مسئله حاصل نشود، جواب مسئله اصلی حاصل شده است. طراحی آزمایشات واعتبار سنجی انجام شده دراین مقاله بیانگر استفاده بهینه این روش از منابع کمیاب و کاهش قابل توجه هزینه های توزیع میباشد. این آزمایشات اعتبار الگوریتم طراحی شده را نسبت به مدل برنامه ریزی خطی صفر ویک در سطح 95 درصد تائید نموده و زمان حل مسائل را بمیزان 5 برابر کاهش داده است.
    کلید واژگان: مسیریابی وسایل نقلیه چند ایستگاهی - چند محصولی و چند سطحی, حداقل نمودن هزینه های توزیع, ضرایب لاگرانژ, مدلهای شبکه ای, تخصیص و تسطیح منابع, سبد سرویس}
    M. Mehdi Sepehri*, Mehrdad Kargari
    Optimizing the service card in multi-depot, multi-product and multi-level vehicle routing problem is one of the most important and at the same time, the most complex problems in the transportation problems contexts. Numerous exact heuristic and meta-heuristic algorithms have been developed for different vehicle routing problems. In this paper, a binary linear programming (BLP) based model for optimizing the service card in multi-depot, multi-product and multi-level vehicle routing problems with the aim of minimizing the total distribution costs has been proposed. In other words, the purpose of this paper is to determine the optimum transportation for each product in vehicle routing problems for every route, grape and level with minimum distribution costs. Then, an effective algorithm has been developed to solve the problem. The proposed algorithm using the limited resource leveling based on the Lagrange coefficients; transform the multiproduct problem into multiple single-product problems. When each mathematical model for single product vehicle routing problems is solved, the assigned capacity and the required capacity values for each product are compared and then the available and total capacity is calculated. Finally, resource leveling and service card optimization processes are applied to all single-product problems. Therefore, after several steps if no considerable improvement is observed in the solution, then the optimal solution is achieved for the original problem. Design of experiments and validation tests used in the paper indicate the optimal utilization of the limited resources and a considerable reduction in the total distribution costs. Validity of the proposed algorithm against the binary linear programming model has been verified at 95% and computational time has been reduced by 5 times.
    Keywords: multi, depot, multi, product, multi, level vehicle routing, minimizing distribution costs, Lagrange coefficients, network models, resource allocation, resource leveling, service card}
نکته
  • نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شده‌اند.
  • کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شده‌است. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
  • در صورتی که می‌خواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.
درخواست پشتیبانی - گزارش اشکال