A new extension of the RCPSP in a multi-site context: Mathematical model and metaheuristics

Autor: Nathalie Grangeon, Sylvie Norre, Laurent Deroussi, Arnaud Laurent
Přispěvatelé: Laboratoire d'Informatique, de Modélisation et d'Optimisation des Systèmes (LIMOS), Ecole Nationale Supérieure des Mines de St Etienne (ENSM ST-ETIENNE)-Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Informatique, de Modélisation et d'optimisation des Systèmes (LIMOS), Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand 2 (UBP)-Université d'Auvergne - Clermont-Ferrand I (UdA)-SIGMA Clermont (SIGMA Clermont)-Ecole Nationale Supérieure des Mines de St Etienne (ENSM ST-ETIENNE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Ecole Nationale Supérieure des Mines de St Etienne-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020]), SIGMA Clermont (SIGMA Clermont)-Université d'Auvergne - Clermont-Ferrand I (UdA)-Ecole Nationale Supérieure des Mines de St Etienne-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand 2 (UBP)
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2017
Předmět:
Zdroj: Computers & Industrial Engineering
Computers & Industrial Engineering, 2017, 112, pp.634-644. ⟨10.1016/j.cie.2017.07.028⟩
Computers & Industrial Engineering, Elsevier, 2017, 112, pp.634-644. ⟨10.1016/j.cie.2017.07.028⟩
ISSN: 0360-8352
DOI: 10.1016/j.cie.2017.07.028⟩
Popis: International audience; This article proposes an extension of the Resource Constrained Project Scheduling Problem: the multi-site RCPSP with resource pooling between several sites. This extension considers new constraints for the RCPSP like transportation times and choice of the site where tasks are performed. A linear program of this problem is given. Four approximate methods are described: Local Search, Simulated Annealing and Iterated Local Search with two different acceptance criteria: Simulated Annealing type acceptance criterion and Better Walk acceptance criterion. We compare the results obtained with each method. The best results are obtained with Simulated Annealing and Iterated Local Search metaheuristics.
Databáze: OpenAIRE