Scheduling of multiunit projects using tabu search algorithm

• Autorzy: Podolski M.

Identyfikatory

DOI

10.5604/17318157.1158558

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The paper describes problems of discrete optimization in scheduling of multiunit projects. A model of this kind of project with possibility of using many workgroups by the contractor has been presented. It leads to reduction of project duration. For solving NP-hard optimization problem, a tabu search algorithm has been applied in the model. The example of mod-el and application of the algorithm are also included in the paper.

Słowa kluczowe

EN

construction works scheduling; optimization; job scheduling; tabu search algorithm

• Wydawca: Wydawnictwo Akademii Wojsk Lądowych imienia generała Tadeusza Kościuszki
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe / Wyższa Szkoła Oficerska Wojsk Lądowych im. gen. T. Kościuszki
• Rocznik: 2015
• Tom: Nr 1
• Strony: 110--122
• Opis fizyczny: Bibliogr. 20 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Podolski M.

• Wrocław University of Technology

Bibliografia

• 1. Adeli H., Karim A., Scheduling/cost optimization and neural dynamic model for construction, [in:] “Journal of Construction Engineering and Management”, 1997, 123(4), 450-458.
• 2. Błażewicz J., Złożoność obliczeniowa problemów kombinatorycznych, WNT, Warszawa, 1988.
• 3. El-Rayes K., Moselhi O., Optimizing resource utilization for repetitive construction projects, [in:] “Journal of Construction Engineering and Management”, 2001,127(1), pp. 1-18.
• 4. Glover F., Tabu Search, Part I, [in:] “ORSA Journal of Computing”, 1989, No. 1, pp. I90-206.
• 5. Glover F., Tabu Search, Part II, [in:] “ORSA Journal of Computing”, 1990, No. 2, pp. 4-32.
• 6. Harris R.B., Ioannou P.G., Scheduling projects with repeating activities, [in:] “Journal of Construction Engineering and Management”, 1998, 124(4), pp. 269-278.
• 7. Hegazy T., Elhakeem A., Elbeltagi E., Distributed Scheduling Model for Infrastructure Networks, [in:] “Journal of Construction Engineering and Management”, 2004, 130(2), pp. 160-167.
• 8. Hegazy T., Wassef N., Cost optimization in projects with repetitive nonserial activities, [in:] “Journal of Construction Engineering and Management”, 2001, 127(3), pp. 183-191.
• 9. Hejducki Z., Podolski M., Harmonogramowanie przedsięwzięć budowlanych z zastosowaniem algorytmów metaheurystycznych, [w:] „Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Oficerskiej Wojsk Lądowych”, No. 4(166), Wrocław 2012, pp. 68-79.
• 10. Hejducki Z., Rogalska M., Time couplings methods, Oficyna Wydawnicza PWr., Wrocław, 2011.
• 11. Lumdsen P., The line of balance method, Pergamon Press, London, 1968.
• 12. Moselhi O., Hassanein A., Optimized scheduling of linear projects, [in:] “Journal of Construction Engineering and Management”, 2003, 129(6), pp. 667-673.
• 13. Mrozowicz J., Metody organizacji procesów budowlanych uwzględniające sprzężenia czasowe. DWE, Wrocław, 1997.
• 14. Nowicki E., Metoda tabu w problemach szeregowania zadań produkcyjnych, Prace Naukowe Instytutu Cybernetyki Technicznej PWr., Wyd. Politechniki Wrocławskiej, Wrocław 1999.
• 15. Nowicki E., Smutnicki C., The flow shop with parallel machines: A tabu search approach, [in:] “European Journal of Operational Research”, 1998, No. 106, pp. 226-253.
• 16. Podolski M., Analiza nowych zastosowań teorii szeregowania zadań w organizacji robót budowlanych. Praca doktorska, Raporty Inst. Bud. PWroc. 2008, Ser. PRE No. 5/08, http://www.dbc.wroc.pl/Content/2515/Podolski_Analiza_PhD.pdf .
• 17. Podolski M., Zastosowanie metaheurystycznych algorytmów szeregowania zadań w harmonogramowaniu wieloobiektowych przedsięwzięć budowlanych. Technologia and zarządzanie w budownictwie, [in:] “Prace Naukowe Instytutu Budownictwa Politechniki Wrocławskiej”, Seria: Studia and Materiały No. 18, pp. 147-156.
• 18. Rogalska M., Bożejko W., Hejducki Z., Time/cost optimization using hybrid evolutionary algorithm in construction project scheduling, [in:] “Automation in Construction”, No. 18, 24-31, 2008.
• 19. Skorupka D., Modelling of risk in the building projects, [in:] “Operations Research and Decision”, (2006), pp. 133-143.
• 20. Smutnicki C., Algo