Notice: Undefined index: linkPowrot in C:\wwwroot\wwwroot\publikacje\publikacje.php on line 1275
Strona główna > Publikacje
Publikacje
Pomoc (F2)
[40282] Artykuł:

Cost-efficient Project Management Based on Distributed Processing Model

Czasopismo: Proceedings of the 21st Euromicro International Conference on Parallel, Distributed, and Network-Based Processing (PDP 2013), IEEE Computer Society   Strony: 157-163
ISSN:  1066-6192
ISBN:  978-0-7695-4939-2
Wydawca:  IEEE, 345 E 47TH ST, NEW YORK, NY 10017 USA
Opublikowano: 2013
Seria wydawnicza:  Euromicro Conference on Parallel Distributed and Network-Based Processing
 
  Autorzy / Redaktorzy / Twórcy
Imię i nazwisko Wydział Katedra Procent
udziału		 Liczba
punktów
Grzegorz Pawiński orcid logoWEAiIKatedra Systemów Informatycznych *507.50  
Krzysztof SapiechaWEAiIKatedra Systemów Informatycznych *507.50  

Grupa MNiSW:  Materiały z konferencji międzynarodowej (zarejestrowane w Web of Science)
Punkty MNiSW: 15
Klasyfikacja Web of Science: Proceedings Paper

Pełny tekstPełny tekst     DOI LogoDOI     Web of Science Logo Web of Science    
Keywords:

project management and scheduling  resource allocation  resource-constraints  metaheuristic algorithms  distributed processing 


Abstract:

In the paper a resource-constrained project scheduling problem (RCPSP) aiming at project cost minimization is investigated. RCPSP is a well-known NP-hard optimization problem. A metaheuristic algorithm was adopted to solve the problem when applied to Critical Chain Project Management (CCPM). It starts with the initial schedule and searches for the cheapest solution satisfying given time constraints. A distributed version of the algorithm is proposed to reduce computation time. Independent processes on remote computers (workers) calculate different schedule modifications in the same time and send results back to a server. The server uses multithreading to distribute project data and search parameters to the workers. The number of workers used to achieve the best performance was estimated. The computational results of distributed processing showed high reduction of time needed to obtain the results, in comparison with centralized processing.


POWRÓT
Strona główna > Publikacje