A convolutional neural network for the resource-constrained project scheduling problem (RCPSP): A new approach
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
All projects require a structure to meet project requirements and achieve established goals. This framework is called project management. Therefore, project management plays an important role in national development and economic growth. Project management includes various knowledge areas such as project integration management, project scope management, project schedule management, etc. The article focuses on the resource-constrained project scheduling known as problem so- called the resource-constrained project scheduling problem (RCPSP). The RCPSP is a part of schedule management. The standard RCPSP has two important constraints, resource constraints and precedence relationships of activities during project scheduling. The objective of the problem is to optimize and minimize the project duration, subject to the above constraints. In this paper, we develop a convolutional neural network approach to solve the standard single mode RCPSP. The advantage of this algorithm over conventional methods such as metaheuristics is that it does not need to generate many solutions or populations. In this paper, the serial schedule generation scheme (SSGS) is used to schedule the project activities using an evolved convolutional neural network (CNN) as a tool to select an appropriate priority rule to filter out a candidate activity. The evolved CNN learns according to the eight project parameters, namely network complexity, resource factor, resource strength, average work per activity, etc. The above parameters are the inputs of the network and are recalculated at each step of the project planning. Moreover, the developed network has priority rules which are the outputs of the developed neural network. Therefore, after the learning process, the network can automatically select an appropriate priority rule to filter an activity from the eligible activities. In this way, the algorithm is able to schedule all project activities according to the given project constraints. Finally, the performance of the Convolutional Neural Network (CNN) approach is investigated using standard benchmark problems from PSPLIB in comparison to the MLFNN approach and standard metaheuristics.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,030 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle