نوع مقاله : مقاله پژوهشی - کاربردی
نویسندگان
گروه مهندسی صنایع، دانشکده مهندسی صنایع و سیستم ها، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران.
چکیده
پیشبینی قابلاعتماد، عنصری حیاتی برای موفقیت در مدیریت یک پروژه میباشد. از دیرباز روش ارزش کسبشده (EVM) بهمنظور دنبال نمودن عملکرد زمانی و هزینهای پروژه، مورداستفاده قرارگرفته است. بهرهگیری از این روش جهت ارزیابی عملکرد زمانی پروژه با بهرهگیری از شاخص عملکرد زمانی (SPI) توسط محققین و صنعتگران موردانتقاد جدی واقعشده است؛ ازاینرو، مطالعه حاضر، چارچوبی بهمنظور ارزیابی تصادفی و پیشبینی عملکرد زمانی در هر یک از فعالیتها در مدیریت پروژه ارائه مینماید. در این چارچوب، با استفاده از الگوریتم چندهدفه فرا ابتکاری قهرمانی در لیگهای ورزشی (LCA)، برنامهریزی اولیه پروژه با توجه به زمان و منابع فعالیتها که فاکتورهایی غیرقطعی در نظر گرفتهشدهاند، بهینهسازی شده است؛ سپس با استفاده از روش پیشبینی فیلتر کالمن، برنامهریزی اجرایی پروژه به صورتی انجامگرفته است که بتوان پروژهها را در شرایط عدم قطعیت، پیشبینی و افق زمانی پیش روی آنها را خیلی دقیق و با کمترین خطا برای مدیران پروژه ترسیم نمود و با کمترین تأخیر زمانی و هزینهای، پروژه را به اتمام رساند. جهت اطمینان از کیفیت جواب، خروجی الگوریتم فرا ابتکاری قهرمانی در لیگهای ورزشی با الگوریتم ژنتیک (NSGAII) و الگوریتم چندهدفه بهینهسازی انبوه ذرات (PSO) مقایسه شده است که نتایج بهدستآمده نشان از برتری الگوریتم معرفیشده در این مقاله دارد.
کلیدواژهها
موضوعات
عنوان مقاله [English]
An approach based on Leagues Championship Algorithm (LCA) and Kalman Filter for multi-objective project scheduling problem and predicting the time progress
نویسندگان [English]
- Ehsan Aghdaee
- Ali Husseinzadeh Kashan
Faculty of Industrial and Systems Engineering, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran.
چکیده [English]
In managing a project, reliable prediction is an essential element for success. Project managers are always looking for controlling their projects to make sure the the project is within acceptable limits. For a long time, the earned value management (EVM) for pursuing time performance and the cost of the project has been used. However, using this method to valuate project time performance by utilizing the time performance index (SPI) by researchers and practitioners has been faced with serious criticism. Therefore, the present study proposes a framework for assessment and prediction of the temporal performance of each of the thread activities in project management. In this framework, using the multi objective league championship algorithm (MOLCA), the initial plan of the projects is optimized and then via using the Kalman Filter prediction method, project execution planning is done such that the projects in conditions of uncertainty could be forecasted and ahead horizon being demonstrated accurately with the least error for project managers. In this paper, in order to ensure the quality of the solutions, the output of the algorithm is compared with genetic algorithms (NSGII) and particle swarm optimization (MOPSO), where results demonstrate the superiority of the proposed algorithm.
کلیدواژهها [English]
- project management
- Uncertainty
- League Championship Algorithm
- Kalman Filter