Entwicklung eines praxisnahen Project-scheduling-Ansatzes auf der Basis von genetischen Algorithmen

Zur Unterstützung der Planung und Abwicklung komplexer Projekte existieren spezielle Softwaresysteme, die PM-Tools. Diese beinhalten normalerweise zur zeitlichen Planung der Durchführung von Aktivitäten eine sogenannte Scheduling-Komponente. Während gängige relevante Projektsachverhalte in der Regel zufriedenstellend modelliert werden können, bleiben die Ergebnisse der Scheduling-Komponenten jedoch oft hinter den Erwartungen zurück. Genau umgekehrt verhält es sich bei den in der einschlägigen Literatur diskutierten theoretischen Ansätzen zum Project Scheduling. Im Rahmen dieser Arbeit werden zunächst die Beschränkungen der gängigen Modelle zum Project Scheduling Problem herausgearbeitet. Im nächsten Schritt wird mit dem RCPSP/prax ein neues, praxisnahes Modell vorgestellt, das die gewünschten Modellierungsmöglichkeiten bietet. Ferner werden verschiedene Genetische Algorithmen als Lösungsverfahren des RCPSP/prax entwickelt. Im Rahmen einer umfangreichen Evaluation, die auch den Vergleich mit PM-Tools und Lösungsverfahren aus der Literatur einbezieht, kann die gute Eignung einiger Varianten der Genetischen Algorithmen gezeigt werden.