A branch and bound hybrid algorithm with four deterministic heuristics for the resource constrained project scheduling problem (RCPSP)

• Daniel Morillo-Torres ^[1] ; Luis Fernando Moreno-Velásquez ^[2] ; Francisco Javier Díaz-Serna ^[2]
  1. [1] Universidad Politécnica de Valencia

     Universidad Politécnica de Valencia

     Valencia, España

     
  2. [2] Universidad Nacional de Colombia

     Universidad Nacional de Colombia

     Colombia

     
• Localización: DYNA: revista de la Facultad de Minas. Universidad Nacional de Colombia. Sede Medellín, ISSN 0012-7353, Vol. 82, Nº. 190, 2015, págs. 198-207
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Un algoritmo híbrido de ramificación y acotamiento con cuatro heurísticas determinísticas para el problema de programación de tareas con recursos restringidos (RCPSP)
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• Resumen
  • español

    En este artículo se aborda el problema de Programación de Tareas con Recursos Restringidos (RCPSP). Para su solución, se desarrolla y se implementa una metodología híbrida que usa como base un algoritmo de Ramificación y Acotamiento con potentes reglas de dominancia, y se combina con cuatro heurísticas determinísticas cuyo objetivo es truncar ramas del árbol de búsqueda, pero, a su vez, minimizar la probabilidad de descartar ramales que contengan soluciones óptimas. En esencia, estas estrategias permiten la repartición de iteraciones en forma mayoritaria y organizada en las regiones más promisorias usando, únicamente, subconjuntos que tengan características similares o iguales a las de las soluciones óptimas en cada nivel del árbol, garantizando así una amplia exploración dentro de la región factible y al mismo tiempo una buena explotación. Finalmente se analiza el desempeño del algoritmo desarrollado mediante la solución de algunos problemas de la librería de prueba PSPLIB.

  • English

    This paper addresses the Resource Constrained Project Scheduling Problem (RCPSP). For its solution, a hybrid methodology, which uses a Branch and Bound basic algorithm with dominance rules, is developed and implemented, and is combined with four deterministi cheuristics whose objective is to prune the search tree branches, taking into account the iterations available and, at the same time, to minimize the probability of discarding branches that contain optimal solutions. Essentially, these strategies allow the allocation of most iterations to the most promissory regions in an organized manner using only subsets with similar or the same characteristics as those of the optimal solutions at each level of the tree, thus assuring a broad search within the feasible region and, simultaneously, a good exploitation by the selective use of the subsets by level. Finally, the developed algorithm performance is analyzed by solving some of the problems of the PSPLIB test library.