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01.08.2016 | Original Article | Ausgabe 4/2016

International Journal of Machine Learning and Cybernetics 4/2016

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

Zeitschrift:
International Journal of Machine Learning and Cybernetics > Ausgabe 4/2016
Autoren:
Weimin Ma, Yangyang Che, Hu Huang, Hua Ke

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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