最优资源约束项目调度问题

Yulius Candi, A. Andi, D. Prayogo
{"title":"最优资源约束项目调度问题","authors":"Yulius Candi, A. Andi, D. Prayogo","doi":"10.9744/DUTS.8.2.64-83","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Proyek konstruksi membutuhkan resource untuk membangunnya. Ketika resource yang dibutuhkan tidak cukup, proyek dapat terlambat dari jadwal yang sudah direncanakan. Permasalahan ini disebut juga Resource Constrained Project Scheduling Problem (RCPSP) dan penelitian ini menggunakan algoritma metaheuristik untuk menyelesaikannya. Symbiotic Organism Search (SOS) merupakan algoritma metaheuristik yang dibuat oleh Cheng dan Prayogo dapat menyelesaikan permasalahan optimasi yang rumit dalam berbagai bidang. Algoritma ini bersifat kontinu dan terdiri dari tiga fase utama, yaitu mutualisme, komensalisme, dan parasitisme. Percobaan SOS dilakukan menggunakan jadwal proyek yang sedang berjalan di Surabaya dengan membatasi resource sebanyak 75%, 50%, dan kebutuhan paling minimal dari total resource awal. Hasil percobaan algoritma SOS terbukti dapat menyelesaikan RCPSP dengan membandingkan dengan solver dari program lainnya, namun hasil pembatasan minimal lebih terlambat. Algoritma SOS lebih unggul secara waktu dan langsung mendapat hasil optimal, sedangkan solver program pembanding membutuhkan proses yang rumit dan pengulangan berulang kali sampai mendapat hasil yang optimal.","PeriodicalId":187066,"journal":{"name":"Dimensi Utama Teknik Sipil","volume":"36 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2021-10-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":"{\"title\":\"Optimasi Resource Constrained Project Scheduling Problem\",\"authors\":\"Yulius Candi, A. Andi, D. Prayogo\",\"doi\":\"10.9744/DUTS.8.2.64-83\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Proyek konstruksi membutuhkan resource untuk membangunnya. Ketika resource yang dibutuhkan tidak cukup, proyek dapat terlambat dari jadwal yang sudah direncanakan. Permasalahan ini disebut juga Resource Constrained Project Scheduling Problem (RCPSP) dan penelitian ini menggunakan algoritma metaheuristik untuk menyelesaikannya. Symbiotic Organism Search (SOS) merupakan algoritma metaheuristik yang dibuat oleh Cheng dan Prayogo dapat menyelesaikan permasalahan optimasi yang rumit dalam berbagai bidang. Algoritma ini bersifat kontinu dan terdiri dari tiga fase utama, yaitu mutualisme, komensalisme, dan parasitisme. Percobaan SOS dilakukan menggunakan jadwal proyek yang sedang berjalan di Surabaya dengan membatasi resource sebanyak 75%, 50%, dan kebutuhan paling minimal dari total resource awal. Hasil percobaan algoritma SOS terbukti dapat menyelesaikan RCPSP dengan membandingkan dengan solver dari program lainnya, namun hasil pembatasan minimal lebih terlambat. Algoritma SOS lebih unggul secara waktu dan langsung mendapat hasil optimal, sedangkan solver program pembanding membutuhkan proses yang rumit dan pengulangan berulang kali sampai mendapat hasil yang optimal.\",\"PeriodicalId\":187066,\"journal\":{\"name\":\"Dimensi Utama Teknik Sipil\",\"volume\":\"36 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2021-10-30\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"1\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Dimensi Utama Teknik Sipil\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.9744/DUTS.8.2.64-83\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Dimensi Utama Teknik Sipil","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.9744/DUTS.8.2.64-83","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 1

摘要

建设项目需要资源来构建它。当所需的资源不足时,项目可能会落后于计划计划的时间表。这个问题也被称为Resource认证项目难题分配,这项研究使用甲神经算法来解决这个问题。共生体生物搜索(SOS)是程和预览创建的一种针对不同领域的复杂优化问题的metahtic Organism Search (SOS)算法。该算法是连续的,它由三个主要阶段组成,即宿命论、评论和寄生虫主义。SOS实验是在泗水运行的项目时间表中进行的,将资源限制在75%、50%,并对初始总资源的最小需求。SOS算法的实验结果被证明可以通过与其他程序的solver进行比较来完成RCPSP,但限制的结果要晚得多。SOS算法在时间上是最优的,直接得到最佳的结果,而solver程序需要一个复杂的过程和重复,直到得到最佳的结果。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Optimasi Resource Constrained Project Scheduling Problem
Proyek konstruksi membutuhkan resource untuk membangunnya. Ketika resource yang dibutuhkan tidak cukup, proyek dapat terlambat dari jadwal yang sudah direncanakan. Permasalahan ini disebut juga Resource Constrained Project Scheduling Problem (RCPSP) dan penelitian ini menggunakan algoritma metaheuristik untuk menyelesaikannya. Symbiotic Organism Search (SOS) merupakan algoritma metaheuristik yang dibuat oleh Cheng dan Prayogo dapat menyelesaikan permasalahan optimasi yang rumit dalam berbagai bidang. Algoritma ini bersifat kontinu dan terdiri dari tiga fase utama, yaitu mutualisme, komensalisme, dan parasitisme. Percobaan SOS dilakukan menggunakan jadwal proyek yang sedang berjalan di Surabaya dengan membatasi resource sebanyak 75%, 50%, dan kebutuhan paling minimal dari total resource awal. Hasil percobaan algoritma SOS terbukti dapat menyelesaikan RCPSP dengan membandingkan dengan solver dari program lainnya, namun hasil pembatasan minimal lebih terlambat. Algoritma SOS lebih unggul secara waktu dan langsung mendapat hasil optimal, sedangkan solver program pembanding membutuhkan proses yang rumit dan pengulangan berulang kali sampai mendapat hasil yang optimal.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信