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International Journal of Machine Learning and Cybernetics

Erschienen in:

01.08.2016 | Original Article

Resource-constrained project scheduling problem with uncertain durations and renewable resources

verfasst von: Weimin Ma, Yangyang Che, Hu Huang, Hua Ke

Erschienen in: International Journal of Machine Learning and Cybernetics | Ausgabe 4/2016

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Abstract

Resource-constrained project scheduling problem is to make a schedule for minimization of the makespan subject to precedence and resource constraints. In this paper, we consider an uncertain resource-constrained project scheduling problem (URCPSP) in which the activity durations, with no historical data generally, are estimated by experts. In order to deal with these estimations, an uncertainty-theory-based project scheduling model is proposed. Furthermore, a genetic algorithm integrating a 99-method based uncertain simulation is designed to search the quasi-optimal schedule. Numerical examples are also provided to illustrate the effectiveness of the model and the algorithm.

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Titel: Resource-constrained project scheduling problem with uncertain durations and renewable resources
verfasst von: Weimin Ma
Yangyang Che
Hu Huang
Hua Ke
Publikationsdatum: 01.08.2016
Verlag: Springer Berlin Heidelberg
Erschienen in: International Journal of Machine Learning and Cybernetics / Ausgabe 4/2016
Print ISSN: 1868-8071
Elektronische ISSN: 1868-808X
DOI: https://doi.org/10.1007/s13042-015-0444-4

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