A multi-objective resource-constrained optimization of time-cost trade-off problems in scheduling project
محل انتشار: مجله ایرانی مطالعات مدیریت، دوره: 8، شماره: 4
سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 88
فایل این مقاله در 33 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JIJMS-8-4_008
تاریخ نمایه سازی: 7 شهریور 1402
چکیده مقاله:
This paper presents a multi-objective resource-constrained project scheduling problem with positive and negative cash flows. The net present value (NPV) maximization and making span minimization are this study objectives. And since this problem is considered as complex optimization in NP-Hard context, we present a mathematical model for the given problem and solve three evolutionary algorithms; NSGA-II, MOSA and MOPSO are applied to find the set of Pareto solutions for this multi-objective scheduling problem. In order to show performance of the algorithms, different metrics are applied and comparisons between the two algorithms are also considered. The computational results for a set of test problems taken from the project scheduling problem Bandar Abbas Gas condensate Refinery project and library are presented and discussed. Finally, the computational results illustrate the superior performance of the NSGA-II, MOSA and MOPSO algorithm with regard to the proposed metrics. In order to solve proposed method from NSGA-II algorithm, the results are compared with GAMS software in some problems. The proposed method is a Converge to the optimum and efficient solution algorithm.
کلیدواژه ها:
Comparative indicators of evolutionary algorithms ، MOSA and MOPSO algorithm ، NSGA-II ، payment patterns ، Project scheduling ، resource constraints
نویسندگان
مصطفی زارعی
Faculty of Industrial Engineering, Imam Hossein (AS) University, Tehran, Iran
حسینعلی حسن پور
Faculty of Industrial Engineering, Imam Hossein (AS) University, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :