- Titel
- Optimum Probability Distribution versus Heuristic Probability Distribution in Continuous Resource Constrained Project Scheduling Problems
- Zitierfähige Url:
- https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-997723
- Übersetzter Titel (DE)
- Wahrscheinlichkeitsverteilung des Optimums versus Wahrscheinlichkeitsverteilung von Heuristiken in kontinuierlichen ressourcenbeschränkten Projekt- und Systemplanungsproblemen
- Konferenz
- 21. ASIM-Fachtagung Simulation in Produktion und Logistik. Dresden, Germany, 24. bis 26. September 2025
- Quellenangabe
- Simulation in Produktion und Logistik 2025
Herausgeber: Sebastian Rank
Herausgeber: Mathias Kühn
Herausgeber: Thorsten Schmidt
Erscheinungsort: Dresden
Verlag: Technische Universität Dresden, Professur für Technische Logistik
Erscheinungsjahr: 2025
ISBN: 978-3-86780-806-4 - Erstveröffentlichung
- 2025
- DOI
- https://doi.org/10.25368/2025.275
- Abstract (EN)
- We present a simulation and optimisation framework for stochastic resource-constrained project scheduling problems (RCPSP). The stochastic features are the job durations modelled by continuous random variables (without any time discretisation). The fluctuations are simulated by testing a sufficiently large number of realisations of an instance. The current workflow is evaluated using twelve RCPSP instances with up to 30 jobs. The aim is to gain insights into the connection between input probability distribution and both the objective function as well as heuristics. The current approach reveals that the underlying distributions used for generating the job durations influence the performance of the heuristics compared to the optimal makespan.
- Freie Schlagwörter (DE)
- Simulation, Künstliche Intelligenz, Modellierung, Optimierung, Simulations- und Optimierungsrahmen, Probleme bei der Projektplanung unter Ressourcenbeschränkungen
- Freie Schlagwörter (EN)
- Simulation, Artificial Intelligence, Modelling, Optimisation, simulation and optimisation framework, resource-constrained project scheduling problems (RCPSP)
- Klassifikation (DDC)
- 620
- Klassifikation (RVK)
- ZM 9500
- Publizierende Institution
- Technische Universität Dresden, Dresden
- Förder- / Projektangaben
- Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
ID: 418727532 - Version / Begutachtungsstatus
- publizierte Version / Verlagsversion
- URN Qucosa
- urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-997723
- Veröffentlichungsdatum Qucosa
- 21.10.2025
- Dokumenttyp
- Konferenzbeitrag
- Sprache des Dokumentes
- Englisch
- Lizenz / Rechtehinweis
CC BY 4.0