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Multi-mode renewable resource-constrained allocation in PERT networks

机译：PERT网络中的多模式可再生资源受限分配

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This paper presents a hybrid metaheuristic algorithm (HMA) for Multi-Mode Resource-Constrained Project Scheduling Problem (MRCPSP) in PERT networks. A PERT-type project, where activities require resources of various types with random duration, is considered. Each activity can be accomplished in one of several execution modes and each execution mode represents an alternative combination of resource requirements of the activity and its duration. The problem is to minimize the regular criterion namely project's makespan by obtaining an optimal schedule and also the amount of different resources assigned to each activity. The resource project scheduling model is strongly NP-hard, therefore a metaheuristic algorithm is suggested namely HMA. In order to validate the performance of new hybrid metaheuristic algorithm, solutions are compared with optimal solutions for small networks. Also the efficiency of the proposed algorithm, for real world problems, in terms of solution quality and CPU time, is compared to one of the well-known metaheuristic algorithms, namely Genetic Algorithm of Hartmann (GAH). The computational results reveal that the proposed method provides appropriate results for small networks and real world problems.
机译：本文针对PERT网络中的多模式资源受限项目计划问题（MRCPSP），提出了一种混合元启发式算法（HMA）。考虑一个PERT类型的项目，其中的活动需要各种类型的资源，且资源的持续时间是随机的。每个活动都可以通过几种执行模式之一来完成，并且每个执行模式代表该活动的资源要求及其持续时间的替代组合。问题在于通过获取最佳进度表以及分配给每个活动的不同资源的数量来最小化常规标准，即项目的完成时间。资源项目调度模型具有较强的NP难性，因此提出了一种启发式算法，即HMA。为了验证新的混合元启发式算法的性能，将解决方案与小型网络的最佳解决方案进行了比较。还将针对解决实际问题的拟议算法的效率（在解决方案质量和CPU时间方面）与著名的元启发式算法之一，即Hartmann遗传算法（GAH）进行了比较。计算结果表明，所提出的方法为小型网络和现实世界中的问题提供了适当的结果。

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