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A HEURISTIC SEARCH ALGORITHM FOR SOLVING RESOURCE-CONSTRAINED PROJECT SCHEDULING PROBLEMS

机译：一种求解资源受限项目调度问题的启发式搜索算法

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This paper presents an artificial intelligence based heuristic search algorithm for resource-constrained project scheduling problems. The search process starts from an empty schedule and ends in a complete schedule. The procedure follows a stepwise generation of partial schedules that are connected by a lower bound on completion of unscheduled activities. A higher value of lower bound in a new partial schedule needs to update the search path with backtracking. We propose a composite multi-criteria search technique (CMST) to determine new partial schedules at each step. CMST combines three criteria instead of the single selection criterion of the previously developed search and learn A~* (SLA~*) algorithm. Our objective is to comparatively reduce the number of backtrackings and adapt the algorithm for approximate solutions of large problems. The performance of CMST is analyzed for different problems and different weights of the three criteria. Results show that the proposed CMST reduces backtracking as well as computational time to a large extent compared to SLA~* with optimal or very close to optimal solution.
机译：针对资源受限的项目调度问题，提出了一种基于人工智能的启发式搜索算法。搜索过程从空的日程表开始，并以完整的日程表结束。该过程遵循逐步生成的部分计划，这些计划在计划外活动完成时由下限连接。新的部分时间表中下限值的较高值需要使用回溯更新搜索路径。我们提出一种复合的多标准搜索技术（CMST），以确定每个步骤的新的部分计划。 CMST结合了三个标准，而不是先前开发的搜索和学习A〜*（SLA〜*）算法的单个选择标准。我们的目标是相对减少回溯的次数，并使该算法适用于大问题的近似解决方案。针对这三个标准的不同问题和权重，分析了CMST的性能。结果表明，与SLA〜*相比，所提出的CMST能够以最佳解决方案或非常接近最佳解决方案的方式极大地减少回溯和计算时间。

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