Các kết quả thực nghiệm đã chỉ ra chất lượng của các thuật toán đề xuất M- PSO, DEM, A-DEM, RR-CSM tốt hơn các thuật toán đối sánh.
Hướng nghiên cứu tiếp theo của luận án
Trong luận án, việc nghiên cứu bài toán MS-RCPSP và phát biểu bài toán mới Real-RCPSP đã được thực hiện. Bốn thuật toán mới đã được đề xuất để giải hai bài toán trên. Tuy nhiên, nhằm nâng cao khả năng ứng dụng trong một số lĩnh vực thực tế của bài toán, đặc biệt là bài toán Real-RCPSP, một số hướng cần được nghiên cứu tiếp theo là:
- Nghiên cứu mở rộng, bổ sung thêm các ràng buộc mới cho một số lĩnh vực cụ thể để tăng khả năng áp dụng của bài toán. Đề xuất các phương pháp đánh giá đa mục tiêu cho bài toán như thời gian, chi phí.
- Nghiên cứu một số phương pháp giải gần đúng khác dựa trên các xác suất Gauss, Cauchy,... nhằm nâng cao chất lượng lời giải.
DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ
[CT1]. Đặng Quốc Hữu, Phan Thanh Toàn, Nguyễn Thế Lộc, Nguyễn Doãn Cường, “Áp dụng chiến lược tiến hóa vi phân để nâng cao hiệu suất của điện toán đám mây”, HNUE Journal of Science, Vol. 62, No. 3, pp. 88-96, 2017
Có thể bạn quan tâm!
-
Đánh Giá Chất Lượng Lời Giải Của Thuật Toán -
Đánh Giá Chất Lượng Lời Giải Của Thuật Toán -
Đánh Giá Chất Lượng Lời Giải Của Thuật Toán -
Một số phương pháp gần đúng giải bài toán lập lịch với tài nguyên giới hạn - 19
Xem toàn bộ 156 trang tài liệu này.
[CT2]. Toan Phan Thanh, Loc Nguyen The, Said Elnaffar, Huu Dang Quoc, Cuong Nguyen Doan, “An Effective PSO-inspired Algorithm for Workflow Scheduling”, International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE), (Q3), Vol. 8, No. 5, pp. 3851-3858, October 2018. DOI: 10.11591/ijece.v8i5.
[CT3]. Đặng Quốc Hữu, Phan Thanh Toàn, Nguyễn Thế Lộc, Nguyễn Doãn Cường, “Phương pháp nhánh cận cho bài toán lập lịch luồng công việc”, Tạp chí Nghiên cứu khoa học và công nghệ quân sự, Tin học, điều khiển và ứng dụng, Viện KHCNQS/11-2018, số đặc san, pp. 63- 73, 2018.
[CT4]. Đặng Quốc Hữu, Nguyễn Thế Lộc, Nguyễn Doãn Cường, Phan Thanh Toàn, “Tổng quan về bài toán lập lịch với tài nguyên giới hạn ”, Hội thảo Quốc gia: Ứng dụng công nghệ cao vào thực tiễn, 2019.
[CT5]. Huu Dang Quoc, Loc Nguyen The, Cuong Nguyen Doan, Toan Phan Thanh, “Solving Resource Constrained Project Scheduling Problem by a Discrete Version of Cuckoo Search Algorithm”, 6th NAFOSTED Conference on Information and Computer Science (NICS), Hanoi, Vietnam, pp. 73-76, 2019, DOI: 10.1109/NICS48868.2019.9023867.
[CT6]. Phan Thanh Toàn, Đặng Quốc Hữu, Nguyễn Thế Lộc, “Toán tử lân cận mới cho thuật toán Tabu search và PSO giải bài toán lập lịch luồng công việc trong môi trường điện toán đám mây”, Tạp chí Thông tin và Truyền thông, Tập 2, pp. 93-101, 12-2019, DOI: 10.32913/mic-ict-
research-vn.v2019.n2.865.
[CT7]. Huu Dang Quoc, Loc Nguyen The, Cuong Nguyen Doan, Toan Phan Thanh, “New Effective Differential Evolution Algorithm for the Multi-Skill Resource Constrained Project Scheduling Problem”, 2nd International Conference on Computer Communication and the Internet, Nagoya, Japan, 2020. DOI: 10.1109/ICCCI49374.2020.9145982
[CT8]. Huu Dang Quoc, Loc Nguyen The, Cuong Nguyen Doan, Toan Phan Thanh, Naixue Xiong, “Intelligent Differential Evolution Scheme for Network Resources in IoT”, Scientific Programming (IF:1.28, Q3), Volume 2020, Article ID 8860384 | 12, 2020. DOI: 10.1155/2020/8860384
[CT9]. Huu Dang Quoc, Loc Nguyen The, Cuong Nguyen Doan, Naixue Xiong, "Effective Evolutionary Algorithm for Solving the Real- Resource-Constrained Scheduling Problem", Journal of Advanced Transportation (IF: 1.67, Q2), Volume 2020, Article ID 8897710, 11 pages, 2020. DOI: 10.1155/2020/8897710
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1]. A. Barrios, F. Ballestín, V. Valls, "A double genetic algorithm for the MRCPSP/max.", Computers & Operations Research, 38.1, pp. 33-43, 2011.
[2]. A. Christian, S. Demassey, E. Néron, “Resource Constrained Project Scheduling: Models, Algorithms, Extensions and Applications”, ISBN 978-1-84821-034-9, 2008.
[3]. A. E. M. Zavala, “EVOLVE - A Bridge between Probability, Set Oriented Numerics, and Evolutionary Computation IIA Comparison, A Comparison Study of PSO Neighborhoods”, Springer Verlag Berlin Heideberg, pages 251-295, ISBN 978-3-642-32725-4, 2013.
[4]. A.H. Hosseinian, V. Baradaran, "An Evolutionary Algorithm Based on a Hybrid Multi-Attribute Decision Making Method for the Multi-Mode Multi-Skilled Resource-Constrained Project Scheduling Problem.", Journal of Optimization in Industrial Engineering, 12.2, pp. 155-178,2019.
[5]. A.H. Hosseinian, V. Baradaran, "Detecting communities of workforces for the multi-skill resource-constrained project scheduling problem: A dandelion solution approach.", Journal of Industrial and Systems Engineering, pp. 72-99, 12.2019.
[6]. A.H. Hosseinian, V. Baradaran, "P-GWO and MOFA: two new algorithms for the MSRCPSP with the deterioration effect and financial constraints (case study of a gas treating company).", Applied Intelligence, 50, pp. 2151-2176, 2020.
[7]. A.H. Hosseinian, V. Baradaran, M. Bashiri, "Modeling of the time- dependent multi-skilled RCPSP considering learning effect.", Journal of Modelling in Management, 10, 2019.
[8]. Alswaitti Mohammed, M. Albughdadi, N.A.M Isa, "Variance-based differential evolution algorithm with an optional crossover for data clustering.", Applied Soft Computing, 80, pp. 1-17, 2019.
[9]. B. Veltman, B. J. Lageweg, and J. K. Lenstra, “Multiprocessor scheduling with communication delays”, Parallel Computing, Vol. 16, No. 2-3, pp. 173-182, 1990.
[10].D. Gnad, J. Hoffmann, "Star-topology decoupled state space search.", Artificial Intelligence, 257, pp. 24-60,2018.
[11].F. Black, and M. Scholes, “The pricing of options and corporate liabilities”, Journal of Political Economy, 81, pp. 637-654, 1973
[12].G. Che, L. Liu, Z. Yu, "An improved ant colony optimization algorithm based on particle swarm optimization algorithm for path planning of autonomous underwater vehicle.", Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 11.8,pp. 3349-3354,2020
[13].G. Parlier, “Transforming U.S.Army logistics: A strategic “supply chain” approach for inventory management”, The Land Warfare Papers, The Institute of Land Warfare, 2005.
[14].H. Cheng, N. Xiong, A.V. Vasilakos, L.T. Yang, G. Chen, X. Zhuang, “Nodes organization for channel assignment with topology preservation in multi-radio wireless mesh networks”, Ad Hoc Networks, vol. 10(5), pp. 760-773, 2012.
[15].H. Dai, W. Cheng, “A Memetic Algorithm for Multiskill Resource- Constrained Project Scheduling Problem under Linear Deterioration”, Mathematical Problems in Engineering, 6. 2019.
[16].H. H. Hoos, T. Stutzle, Stochastic Local Search: Foundations and Applications, Morgan Kaufmann, 2005
[17].H. Li, K. Womer, “Stochastic Resource-Constrained Project Scheduling and Its Military Applications”, IEEE Trans Computer, 65(12), pp. 3702–
3712, 2016.
[18].H. Li, K. Womer, "A Decomposition Approach for Shipboard Manpower Scheduling", Military Operations Research, 14, no. 3, pp. 1-24,2009.
[19].H. Liu, A. Abraham, C. Grosan, “A Novel Variable Neighborhood Particle Swarm Optimization for Multi-objective Flexible Job-Shop Scheduling Problems”, Proc. of 2nd International Conference on Digital Information Management (ICDIM '07), Volume 1, pages 138 - 145, 2007. [20].H. Maghsoudlou, B. Afshar-Nadjafi, S.T.A Niaki, "Multi-skilled project scheduling with level-dependent rework risk; three multi-objective mechanisms based on cuckoo search.", Applied Soft Computing, 54,pp.
46-61, 2017.
[21].H. Najafzad, H. Davari-Ardakani, R. Nemati-Lafmejani, "Multi-skill project scheduling problem under time-of-use electricity tariffs and shift differential payments.", Energy Journal, vol. 168, pp. 619-636, Elsevier,2019.
[22].J. Błazewicz, J.K.Lenstra, A.H.G.Rinnooy Kan, “Scheduling subject to resource constraints: classification and complexity”, Discrete Appl.Math, 5, pp. 11-24, 1983.
[23].J. Kennedy, R. Eberhart, "Particle Swarm Optimization", IEEE International Conference on Neural Networks, 1995.
[24].J. Lin, L. Zhu, K. Gao, "A genetic programming hyper-heuristic approach for the multi-skill resource constrained project scheduling problem.", Expert Systems with Applications, 140, 112915, 2020.
[25].K. Bibiks, Y.F. Hu, J.P. Li, P. Pillai, A. Smit, "Improved discrete cuckoo search for the resource-constrained project scheduling problem.", Applied Soft Computing 69, pp. 493-503, 2018
[26].K. Price, R. Storn, J. Lampinen, "Differential Evolution - A Practical Approach to Global Optimization,", Springer, Berlin, Germany, 2005.
[27].Karl Pearson, "The problem of the random walk.", Nature 72.1867, pp.
342-342, 1905.
[28].L. Sahawneh, R.W. Beard, S. Avadhanam, H. Bai, "Chain-based Collision Avoidance for UAS Sense-and-Avoid Systems", AIAA Guidance, Navigation, and Control Conference, Boston, 8.2013.
[29].L. Zhu, J. Lin, Z.J Wang, "A discrete oppositional multi-verse optimization algorithm for multi-skill resource constrained project scheduling problem.", Applied Soft Computing, 85, 105805, 2019.
[30].L.M. Verburgt, "The First Random Walk: A Note on John Venn’s Graph.", The Mathematical Intelligencer, 1-5, 2020.
[31].M. Skowroński, P.B. Myszkowski, P. Kwiatek, M. Adamski, "Tabu Search approach for Multi–Skill Resource–Constrained Project Scheduling Problem", Annals of Computer Science and Information Systems, Volume 1, Proceedings of the 2013 Federated Conference on Computer Science and Information Systems, pp. 153-158, 2013.
[32].M. Verma, N. Bhardwaj, A.K.Yadav, “Real Time Efficient Scheduling Algorithm for Load Balancing in Fog Computing Environment”,
Information Technology and Computer Science, 4, pp. 1-10, 2016
[33].M.A. Adnan, M.A. Razzaque, “A comparative study of particle swarm optimization and Cuckoo search techniques through problem-specific distance function”, International Conference on Information and Communication Technology (ICoICT), Indonesia, 2013
[34].M.A. Mujtaba, H.H. Masjuki, M.A. Kalam, H.C. Ong, M. Gul, M. Farooq,
M.E. Soudagar, W. Ahmed, M.H. Harith, M.N. Yusoff, "Ultrasound- assisted process optimization and tribological characteristics of biodiesel from palm-sesame oil via response surface methodology and extreme learning machine-Cuckoo search.", Renewable Energy, 158, pp. 202-214, 2020.
[35].M.E. Haque, M.F.M. Zain, M.A. Hannan, M. Jamil, H. Johari, "Loss monitoring of star topology sensor network based on scheduling algorithm for assessing structural health information.", American Journal of Applied Sciences, 10.12, pp. 1484-1491, 2013.
[36].M.I. Solihin, M.F. Zanil, “Performance comparison of Cuckoo search and differential evolution algorithm for constrained optimization”, International Engineering Research and Innovation Symposium (IRIS), vol. 160(1), pp. 1-7, 2016.
[37].M.L. Pinedo, “Scheduling Theory, Algorithms, and Systems”, Springer, 2012.
[38].M.T. Younis, S. Yang. "Hybrid meta-heuristic algorithms for independent job scheduling in grid computing", Applied soft computing, 72, pp. 498- 517, 2018.
[39].O. Sinnen, “Task scheduling for parallel systems”, Published by JohnWiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey, Vol 60, 2007.
[40].O.P. Mejia, M.C. Anselmet, C. Artigues, P. Lopez, "A new RCPSP variant to schedule research activities in a nuclear laboratory.", 47th International Conference on Computers and Industrial Engineering (CIE47), 2017.
[41].P. Stodola, "Hybrid ant colony optimization algorithm applied to the multi-depot vehicle routing problem.", Natural Computing, 19, no. 2, pp. 463-475, 2020.
[42].P.B. Myszkowski, M. Laszczyk, I. Nikulin, M. Skowro, “iMOPSE: a library for bicriteria optimization in Multi-Skill Resource-Constrained Project Scheduling Problem”, Soft Computing Journal, 23: 32397, 2019.
[43].P.B. Myszkowski, M. Skowroński, "Specialized genetic operators for Multi–Skill Resource–Constrained Project Scheduling Problem", 19th International Conference on Soft Computing – Mendel 2013, pp. 57-62, 2013.