Classical methods are based on math

Classical methods are based on mathematical programming
and can solve this problem when the complexity is low. And
there are some heuristics and meta-heuristics that are able to
provide good schedules for more complex problems [9]. The
traditional scheduling and control systems propose hierarchical
and centralized architectures, where a classical scheduler
system that has a global model of the multi-project
environment makes schedules according to the current state of
the system. Hans et al. [4] review existing literature in
hierarchical approaches and propose a generic project planning
and control framework for helping management to choose
between planning methods, depending on organisational issues.
But these techniques are not flexible or robust enough, and
have difficulties to consider many real factors. In addition, real
environments undergo frequent changes (new resources, new
technologies) that force to modify the scheduling system. The
traditional scheduling and control systems, which are based on
hierarchical and centralized architectures, have not enough
flexibility to adapt themselves to the dynamism and complexity
of multi-project environments.
These issues have motivated, in last years, successive
proposals are appearing to improve the scheduling and control
in a multi-project environment. The paradigm of Multi-agent
Systems (MAS) can help to find solutions, especially in cases
where some social behaviour emerges. This paper shows an
agent-based approach for online dynamic scheduling and
control in multi-project environments that takes advantage of
the ability of agents to negotiate and adapt to changing
conditions. The MAS has basically two types of agents:
projects managers and resources managers.
Projects have scheduled work to be done by different
resources. Resources are endowed with some capabilities
(knowledge, work force, etc.) that are needed to do the work.
Projects demand resources over time and resources offer their
capabilities and time availability. There is an auction process,
and the price of resource-time slots emerges endogenously as a
result of supply and demand. The design of the auction process
uses a technique that has been proposed for distributed
scheduling in the literature [8], [14], [11].
This agent-based approach has two distinctive aspects with
respect to other works: the integration of strategic decisions(accept or reject new projects) and operative aspects (resource
allocation), and the ability to manage resource flexibility. This
allows mangers to study the advisability of increasing the
flexibility of resources.
The next section introduces the role of agent-based
modeling and simulation in project scheduling. Section 3
presents the MAS for the real-time scheduling problem, which
has been specified with an agent-oriented modeling language,
INGENIAS [10]. This has been the basis for implementing a
simulation, which is described in section 4, and whose results
are discussed in section 5. Finally, section 6 presents main
conclusions of using this agent-based modeling and simulation
approach.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิธีคลาสสิกมีพื้นฐานบนการเขียนโปรแกรมทางคณิตศาสตร์ และสามารถแก้ปัญหานี้เมื่อความซับซ้อนต่ำ และ มีรุกและรุก meta ที่สามารถ มีตารางเวลาที่ดีสำหรับปัญหาซับซ้อน [9] การ ระบบการวางแผนและการควบคุมแบบดั้งเดิมเสนอตามลำดับชั้น และสถาปัตยกรรม แบบรวมศูนย์ที่ตัวจัดกำหนดการคลาสสิก ระบบที่มีแบบจำลองส่วนกลางของโครงการหลายสภาพแวดล้อมทำให้กำหนดการตามสถานะปัจจุบันของ ระบบ ฮันส์ et al. [4] ทบทวนวรรณกรรมที่มีอยู่ใน วิธีการลำดับ และเสนอการวางแผนโครงการทั่วไป และกรอบการควบคุมที่ช่วยจัดการให้เลือก ระหว่างวิธีการวางแผน ขึ้นอยู่กับปัญหาขององค์กร แต่เทคนิคเหล่านี้จะไม่ยืดหยุ่น หรือแข็งแรงพอ และ มีปัญหาในการพิจารณาหลายปัจจัยที่แท้จริง นอกจากนี้ จริง สภาพแวดล้อมได้รับการเปลี่ยนแปลงบ่อย (ทรัพยากรใหม่ ใหม่ เทคโนโลยี) ที่บังคับให้การปรับเปลี่ยนระบบการจัดกำหนดการ การ ระบบแบบดั้งเดิมการจัดกำหนดการและการควบคุม ซึ่งเป็นไปตาม สถาปัตยกรรมลำดับชั้น และส่วนกลาง มีไม่เพียงพอ ความยืดหยุ่นในการปรับตัวให้เข้ากับความมีชีวิตชีวาและความซับซ้อน ของสภาพแวดล้อมหลายโครงการ ปัญหาเหล่านี้ได้แรงบันดาลใจ ในปี ต่อเนื่อง ปรากฏข้อเสนอการ ปรับปรุงการวางแผน และควบคุม ในสภาพแวดล้อมหลายโครงการ กระบวนทัศน์ของแทนหลาย ระบบ (MAS) ช่วยหาวิธีแก้ไข โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรณี ซึ่งบางพฤติกรรมทางสังคมที่ปรากฏ เอกสารนี้แสดงการ ปฏิบัติตามตัวแทนสำหรับการจัดกำหนดการแบบไดนามิกออนไลน์ และ ควบคุมในหลายโครงการที่ใช้ประโยชน์จาก ความสามารถของตัวแทนการเจรจา และปรับให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลง เงื่อนไข นศมีตัวแทนโดยทั่วไปสองชนิด: ผู้จัดการโครงการและผู้จัดการทรัพยากร โครงการได้จัดตารางเวลางานโดยแตกต่างกัน ทรัพยากร ทรัพยากรต่าง มีความสามารถบางอย่าง (ความรู้ แรงงาน ฯลฯ) ที่มีความจำเป็นในการทำงาน โครงการความต้องการทรัพยากรเวลา และมีทรัพยากรของพวกเขา ความสามารถและความพร้อมเวลา มีกระบวนการประมูล และราคาของทรัพยากรเวลาช่องโผล่ออกมา endogenously เป็นการ ผลของอุปสงค์และอุปทาน การออกแบบของขั้นตอนการประมูล ใช้เทคนิคที่ได้รับการเสนอสำหรับกระจาย การจัดกำหนดการในวรรณคดี [8], [14], [11] วิธีการนี้ใช้ตัวแทนมีสองด้านที่โดดเด่นด้วย เคารพผลงานอื่น ๆ: บูรณาการการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ (ยอมรับ หรือปฏิเสธโครงการใหม่) และด้านผ่าตัด (ทรัพยากร การปันส่วน), และความสามารถในการจัดการทรัพยากรมีความยืดหยุ่น นี้ ให้ mangers การศึกษา advisability การเพิ่มการ ความยืดหยุ่นของทรัพยากร ส่วนถัดไปแนะนำบทบาทของตัวแทนตามการสร้างแบบจำลองและการจำลองในการวางแผนโครงการ ส่วนที่ 3 MAS สำหรับปัญหาการจัดกำหนดการแบบเรียลไทม์ การนำเสนอซึ่ง มีการระบุ ด้วยภาษาสำหรับการสร้างโมเดลเชิงตัวแทน INGENIAS [10] นี้ได้รับข้อมูลพื้นฐานสำหรับการดำเนินการ จำลองสถานการณ์ ซึ่งอธิบายไว้ในหัวข้อที่ 4 และมีผลลัพธ์ มีการกล่าวถึงในส่วนที่ 5 ในที่สุด ส่วนที่ 6 นำเสนอหลัก ข้อสรุปการใช้คะแนนแทนการสร้างแบบจำลองและการจำลอง แนวทางการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิธีคลาสสิกอยู่บนพื้นฐานของการเขียนโปรแกรมทางคณิตศาสตร์
และสามารถแก้ปัญหานี้เมื่อความซับซ้อนอยู่ในระดับต่ำ และ
มีการวิเคราะห์พฤติกรรมบางอย่างและ meta-heuristic ที่สามารถ
ให้ตารางเวลาที่ดีสำหรับปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้น [9]
แบบดั้งเดิมการจัดตารางเวลาและการควบคุมระบบการเสนอตามลำดับชั้น
สถาปัตยกรรมและส่วนกลางที่กำหนดการคลาสสิก
ระบบที่มีรูปแบบทั่วโลกของหลายโครงการ
สภาพแวดล้อมที่ทำให้ตารางเวลาตามสถานะปัจจุบันของ
ระบบ ฮันส์และอัล [4] การทบทวนวรรณกรรมที่มีอยู่ใน
วิธีการลำดับชั้นและนำเสนอการวางแผนโครงการทั่วไป
และกรอบการควบคุมสำหรับการช่วยให้การจัดการที่จะเลือก
ระหว่างการวางแผนวิธีการขึ้นอยู่กับปัญหาขององค์กร
แต่เทคนิคเหล่านี้จะไม่ยืดหยุ่นหรือที่แข็งแกร่งพอและ
มีความยากลำบากที่จะต้องพิจารณาปัจจัยหลายจริง นอกจากนี้จริง
สภาพแวดล้อมที่ได้รับการเปลี่ยนแปลงบ่อย (ทรัพยากรใหม่, ใหม่
เทคโนโลยี) ที่บังคับให้ต้องปรับเปลี่ยนระบบการตั้งเวลา
แบบดั้งเดิมการตั้งเวลาและระบบการควบคุมซึ่งจะขึ้นอยู่กับ
สถาปัตยกรรมลำดับชั้นและส่วนกลางมีไม่เพียงพอ
ความยืดหยุ่นในการปรับตัวให้เข้าชีวิตชีวาและความซับซ้อน
ของสภาพแวดล้อมหลายโครงการ
ปัญหาเหล่านี้ได้แรงบันดาลใจในปีที่ผ่านมาต่อเนื่อง
ข้อเสนอที่ปรากฏในการปรับปรุงการจัดตารางเวลาและการควบคุม
ในสภาพแวดล้อมหลายโครงการ กระบวนทัศน์ของตัวแทนหลาย
ระบบ (MAS) สามารถช่วยในการหาแนวทางแก้ไขปัญหาโดยเฉพาะในกรณี
ที่บางส่วนพฤติกรรมทางสังคมที่โผล่ออกมา กระดาษนี้จะแสดงให้เห็นถึง
วิธีการที่ตัวแทนตามสำหรับการจัดตารางแบบไดนามิกออนไลน์และ
การควบคุมในสภาพแวดล้อมหลายโครงการที่ใช้ประโยชน์จาก
ความสามารถของตัวแทนในการเจรจาและการปรับตัวเข้ากับการเปลี่ยนแปลง
เงื่อนไข มัสมีพื้นสองประเภทของตัวแทน:
ผู้จัดการโครงการและทรัพยากรผู้จัดการ
โครงการมีกำหนดเวลางานที่จะทำโดยที่แตกต่างกัน
ทรัพยากร ทรัพยากรที่มี endowed กับบางความสามารถ
(ความรู้, แรงงาน ฯลฯ ) ที่มีความจำเป็นที่จะทำงาน
โครงการทรัพยากรความต้องการในช่วงเวลาและทรัพยากรของพวกเขามี
ความสามารถและเวลาว่าง มีขั้นตอนการประมูลคือ
ราคาของช่องทรัพยากรเวลาที่โผล่ออกมา endogenously เป็น
ผลมาจากอุปสงค์และอุปทาน การออกแบบขั้นตอนการประมูล
ใช้เทคนิคที่ได้รับการเสนอให้มีการกระจาย
การตั้งเวลาในวรรณคดี [8] [14], [11]
วิธีตัวแทนตามนี้มีสองด้านที่โดดเด่นด้วย
ความเคารพต่อผลงานอื่น ๆ : การบูรณาการของการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ (ยอมรับหรือปฏิเสธโครงการใหม่) และด้านการผ่าตัด (ทรัพยากร
การจัดสรร) และความสามารถในการจัดการทรัพยากรความยืดหยุ่น นี้
จะช่วยให้ผู้จัดการเพื่อศึกษาความเหมาะของการเพิ่มขึ้นของ
ความยืดหยุ่นของทรัพยากร
ส่วนถัดไปแนะนำบทบาทของตัวแทนที่ใช้
การสร้างแบบจำลองและการจำลองในการจัดตารางเวลาโครงการ ส่วนที่ 3
การจัด MAS สำหรับปัญหาการจัดตารางเวลาจริงซึ่ง
ได้รับการระบุด้วยภาษาการสร้างแบบจำลองตัวแทนเชิง
INGENIAS [10] นี้ได้รับพื้นฐานสำหรับการดำเนินการที่
จำลองซึ่งอธิบายไว้ในมาตรา 4 และมีผล
ที่จะกล่าวถึงในส่วน 5 สุดท้ายมาตรา 6 นำเสนอหลัก
ข้อสรุปของการใช้นี้การสร้างแบบจำลองและการจำลองตัวแทนตาม
วิธีการ