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J-GLOBAL ID：201802218217268559   整理番号：18A0617091

階層的代替案を持つ確率的プロジェクトスケジューリング【Powered by NICT】

Stochastic Project Scheduling with Hierarchical Alternatives

著者 (8件)： Tao Sha (School of Management Science and Engineering, Nanjing University, Nanjing 210039, China) ,  Tao Sha (Sino-Australia Collaborative Innovation Alliance for Megaproject Management in the Era of Internet+ and Big Data, School of Built Environment, Curtin University, Perth, WA 6845, Australia) ,  Wu Changzhi (Australasian Joint Research Centre for Building Information Modelling, School of Built Environment, Curtin University, Perth, WA 6845, Australia) ,  Wu Changzhi (Sino-Australia Collaborative Innovation Alliance for Megaproject Management in the Era of Internet+ and Big Data, School of Built Environment, Curtin University, Perth, WA 6845, Australia) ,  Sheng Zhaohan (School of Management Science and Engineering, Nanjing University, Nanjing 210039, China) ,  Sheng Zhaohan (Sino-Australia Collaborative Innovation Alliance for Megaproject Management in the Era of Internet+ and Big Data, School of Built Environment, Curtin University, Perth, WA 6845, Australia) ,  Wang Xiangyu (Australasian Joint Research Centre for Building Information Modelling, School of Built Environment, Curtin University, Perth, WA 6845, Australia) ,  Wang Xiangyu (Sino-Australia Collaborative Innovation Alliance for Megaproject Management in the Era of Internet+ and Big Data, School of Built Environment, Curtin University, Perth, WA 6845, Australia)
資料名： Applied Mathematical Modelling  (Applied Mathematical Modelling)
巻： 58  ページ： 181-202  発行年： 2018年 
JST資料番号： H0624A  ISSN： 0307-904X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,階層的代替案と確率的行動継続時間を持つリソース制約付きプロジェクトスケジューリング問題を研究した。この問題を定式化するために導入した確率的機会制約。ポピュレーションベースの進化的人工藻類アルゴリズム(AAA)を用いてサンプリング平均近似(SAA)を統合することによりSAA/DAAAと呼ばれるメタヒューリスティックフレームワークは,問題のNP困難性のために生じる問題を解決するために開発した。優先選択リスト(PSL)とスケジュール生成スキーム(SGS)は,局所探索のために導入した。異なるサイズ(50スケール,100スケール,150スケール)並びに異なる不確実性レベル(中程度,中,高)を用いた実験により,提案した方法を説明,検証するために例として使用した。サンプルサイズ,サンプリング時間と信頼レベルの影響も実験中に解析した。添加では,提案した離散AAA(DAAA)は,古典的なGAと比較し,数値実験は,SAA/DAAAは両方の目的と解決時間の点でSAA/GAより優れていることを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 近似法 ,  *NP困難 ,  継続時間 ,  不確実性 ,  定式化 ,  アルゴリズム ,  近傍探索法
準シソーラス用語： 数値実験 ,  機会制約 ,  *プロジェクトスケジューリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： プロジェクトスケジューリング ,  確率的活動持続期間 ,  階層的代替法 ,  確率的機会制約 ,  サンプル平均近似(SAA) ,  離散人工藻類アルゴリズム(DAAA)

分類 (1件)： 数理計画法  (KA03030M)

タイトルに関連する用語 (3件)： 代替案 ,  確率 ,  プロジェクトスケジューリング