Москва, г. Москва и Московская область, Россия
Формирование расписаний проекта с заранее определенными продолжительностями работ в условиях ограниченных возобновляемых ресурсов является одной из наиболее популярных задач. Однако на практике часто встречаются ситуации, когда продолжительность работ является случайной величиной. Тогда одной из главных задач является нахождение такой политики формирования расписания проекта, которая позволит минимизировать ожидаемую продолжительность проекта. Эта проблема имеет обозначение SRCPSP и в настоящее время исследована недостаточно. В этой работе ставятся ключевые исследовательские задачи, связанные с развитием данного направления, предлагается схема моделирования поведения проекта для решения теоретических задач, исследуется эффективность существующих политик формирования расписания на основе компьютерного моделирования.
информационное моделирование, Building Information Modelling (BIM), управление строительными проектами.
1. Формирование расписания проекта в условиях неопределенной продолжительности его работ
Одной из самых популярных тем в математических моделях управления проектами является проблема нахождения эффективных расписаний в условиях ограниченных возобновляемых ресурсов, имеющая акроним RCPSP. Такой интерес обусловлен, с одной стороны, практической востребованностью решения такой задачи, с другой стороны,бесперспективностью нахождения оптимального решения в общем случае для реальных проектов, состоящих из сотен и тысяч работ. Однако в модели проекта RCPSP предполагается, что продолжительность всех его работ заранее известна и не может быть увеличена или уменьшена в процессе его выполнения. Ясно, что это условие слишком жесткое, редко выполняемое на практике. Поэтому следующим этапом развития можно считать аналогичную проблему, в которой продолжительности работ считаются случайными величинами. В литературе такая задача получила обозначение SRCPSP (Stochastic RCPSP), основной целевой функцией оптимизации которой является ожидаемая продолжительность проекта. Можно считать, что если RCPSP основана на модели проекта, используемой в методе критического пути CPM/PDM, то SRCPSP основана на модели PERT.
1. Голдратт Э.М. Критическая цепь [Текст] / Э.М. Голдратт. - М.: ТОС Центр, 2006. - 272 с.
2. Царьков И.Н. Исследование эффективности методов оптимизации проекта с ограниченными ресурсами. Часть 2 [Текст] / И.Н. Царьков // Российский журнал управления проектами. - 2013. - Т. 4. - No 5. - С. 3-13.
3. Ballestín F. When it is worthwhile to work with the stochastic RCPSP? // Journal of Scheduling. 2007. Vol. 10. No 3. P. 153-166.
4. Demeulemeester E., Herroelen W. Project Scheduling. A Research handbook. KLUWER, 2002.
5. Golenko-Ginzburg D., Gonik A. Stochastic network project scheduling with non-consumable limited resources // International Journal of Production Economics. 1997. Vol. 48. No 1. Pp. 29-37.
6. Golenko-Ginzburg D., Gonik A. A heuristic for network project scheduling with random activity durations depending on the resource allocation // International Journal of Production Economics. 1998. Vol. 55. No 2. Pp. 149-162.
7. Graham R.L. Bounds on Multiprocessing Timing Anomalies // Bell System Technical Journal. 1966. 45, 1563-1581.
8. Herroelen W., Leus R. Project scheduling under uncertainty: Survey and research potentials // European Journal of Operational Research. 2005. Vol. 165. No 2. Pp. 289-306.
9. Kolisch R. Efficient priority rules for the resource-constrained project scheduling problem // Journal of Operations Management 14 (1996) pp. 179-192.
10. Kolisch R., Schwindt C., Sprecher A. Benchmark instances for project scheduling problems; Kluwer; Weglarz, J. (Hrsg.): Handbook on recent advances in project scheduling, 1999. S. 197-212.
11. Leus R., Rostami S., Creemers S. New benchmark results for the stochastic resource-constrained project scheduling problem. Singapore: 2015. Pp. 204-208.
12. Möhring R.H., Radermacher F.J., Weiss G. Stochastic Scheduling Problems I - General Strategies, ZOR // Zeitschrift für Operations Research, 1984, 28, 193-260.
13. Möhring R.H., Radermacher F.J., Weiss G. Stochastic Scheduling Problems II - Set Strategies, ZOR // Zeitschrift für Operations Research, 1985, 29, 65-104.
14. Möhring R.H., Stork F. Linear Preselective Policies for Stochastic Project Scheduling // Mathematical Methods of Operations Research, 2000, 52, 501-515.
15. Van De Vonder S. et al. The trade-off between stability and makespan in resource-constrained project scheduling // International Journal of Production Research. 2006. Vol. 44. No 2. Pp. 215-236.
16. Van de Vonder S., Demeulemeester E., Herroelen W. Proactive heuristic procedures for robust project scheduling: An experimental analysis // European Journal of Operational Research. 2008. Vol. 189. No 3. Pp. 723-733.
