Resumen

Este artículo define e introduce la formulación del Real-RCPSP (Real-Resource-Constrained Project Scheduling Problem), una nueva variante del MS-RCPSP (Multiskill Resource-Constrained Project Scheduling Problem). El Real-RCPSP es un problema de optimización que ha despertado un gran interés en la comunidad investigadora en los últimos años. Real-RCPSP se ha convertido en un problema crítico en muchos campos, como la asignación de recursos para realizar tareas en Edge Computing o la organización de robots en líneas de producción industrial en fábricas y sistemas IoT. En comparación con el MS-RCPSP, el Real-RCPSP se complementa con suposiciones sobre el tiempo de ejecución de la tarea, por lo que es más realista. Los algoritmos anteriores para resolver el MS-RCPSP solo se han verificado con datos de simulación, por lo que sus resultados no son del todo convincentes. Además, estos algoritmos están diseñados únicamente para resolver el MS-RCPSP, por lo que no son del todo adecuados para resolver el nuevo Real-RCPSP. Inspirado en el enfoque Cuckoo Search, esta literatura propone un algoritmo evolutivo que utiliza la función Reallocate para una rápida convergencia al extremo global. Para verificar el algoritmo propuesto, los experimentos se realizaron en dos conjuntos de datos: (i) el conjunto de datos de simulación iMOPSE que habían utilizado estudios anteriores y (ii) el conjunto de datos real TNG recogido de la empresa textil TNG. Los resultados experimentales sobre el conjunto de datos de simulación iMOPSE muestran que el algoritmo propuesto consigue una mejor calidad de solución que los algoritmos existentes, mientras que los resultados experimentales sobre el conjunto de datos TNG han demostrado que el algoritmo propuesto disminuye el tiempo de ejecución de las líneas de producción actuales de la empresa TNG.

• Materias:Motores (Mecánica) Ingeniería del transporte Seguridad del transporte Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Engines Transport engineering Transport safety Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:rcpsp, conjunto de datos de simulación imopse, real, algoritmo, tiempo de ejecución, problema de programación de proyectos con restricciones, enfoque de búsqueda de cuco, problema de programación de proyectos, conjunto de datos tng real, mejor calidad de la solución
• Keywords:rcpsp, imopse simulation dataset, real, algorithm, execution time, constrained project scheduling problem, cuckoo search approach, project scheduling problem, actual tng dataset, better solution quality