論文の概要: Extending Resource Constrained Project Scheduling to Mega-Projects with Model-Based Systems Engineering & Hetero-functional Graph Theory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.19035v1
• Date: Tue, 21 Oct 2025 19:26:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:14.61739
• Title: Extending Resource Constrained Project Scheduling to Mega-Projects with Model-Based Systems Engineering & Hetero-functional Graph Theory
• Title（参考訳）: モデルに基づくシステム工学とヘテロ関数グラフ理論による資源制約付き計画計画のメガプロジェクトへの拡張
• Authors: Amirreza Hosseini, Amro M. Farid,
• Abstract要約: 本稿では,資源制約付きプロジェクトスケジューリング問題(RCPSP)を,モデルベースシステム工学(MBSE)に関するより広範な文献と照合することを目的とする。 定量的解析のためのHFGTの体系的な手段として、ヘテロファンクショナルネットワーク最小コストフロー(HFNMCF)のRCPSPコンテキストへの定式化を専門としている。 全体として、このフレームワークは従来のRCPSPの強みを保ちながら、現実の制約や企業レベルの意思決定プロセスに慣れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Within the project management context, project scheduling serves as an indispensable component, functioning as a fundamental tool for planning, monitoring, controlling, and managing projects more broadly. Although the resource-constrained project scheduling problem (RCPSP) lies at the core of project management activities, it remains largely disconnected from the broader literature on model-based systems engineering (MBSE), thereby limiting its integration into the design and management of complex systems. The original contribution of this paper is twofold. First, the paper seeks to reconcile the RCPSP with the broader literature and vocabulary of model-based systems engineering and hetero-functional graph theory (HFGT). A concrete translation pipeline from an activity-on-node network to a SysML activity diagram, and then to an operand net is constructed. Using this representation, it specializes the hetero-functional network minimum-cost flow (HFNMCF) formulation to the RCPSP context as a systematic means of HFGT for quantitative analysis and proves that the RCPSP is recoverable as a special case of a broader model. Secondly, on an illustrative instance with renewable and non-renewable operands, the specialized HFNMCF, while producing similar schedules, yields explicit explanations of the project states that enable richer monitoring and control. Overall, the framework preserves the strengths of the classical RCPSP while accommodating real-world constraints and enterprise-level decision processes encountered in large, complex megaprojects.
• Abstract（参考訳）: プロジェクト管理のコンテキスト内では、プロジェクトスケジューリングは必須のコンポーネントとして機能し、計画、監視、制御、管理の基本的なツールとして機能します。 資源制約付きプロジェクトスケジューリング問題(RCPSP)は、プロジェクト管理活動の核心にあるが、モデルベースシステムエンジニアリング(MBSE)に関する広範な文献から大きく切り離されているため、複雑なシステムの設計と管理への統合が制限される。 本論文の本来の貢献は2つある。 まず、モデルベースシステム工学とヘテロファンクショナルグラフ理論(HFGT)のより広範な文献と語彙との整合を図る。 アクティブオンノードネットワークからSysMLアクティビティダイアグラムへの具体的な変換パイプラインを構築し、オペランドネットを構築する。 この表現を用いて、RCPSPコンテキストに対するヘテロファンクショナルネットワーク最小コストフロー(HFNMCF)の定式化を定量的解析のためのHFGTの体系的な手段として特定し、より広範なモデルの特別なケースとしてRCPSPが回復可能であることを証明した。 第二に、再生可能で再生不可能なオペランドを持つイラストレーターの場合、特別なHFNMCFは、同様のスケジュールを作成しながら、よりリッチな監視と制御を可能にするプロジェクトの状態を明確に説明する。 全体として、このフレームワークは従来のRCPSPの強みを保ちつつ、大規模で複雑なメガプロジェクトにおいて遭遇する実世界の制約や企業レベルの意思決定プロセスを調節する。

関連論文リスト

• Plan Then Retrieve: Reinforcement Learning-Guided Complex Reasoning over Knowledge Graphs [52.16166558205338]
  Graph-RFTは、"plan-KGsearch-and-Websearch-during-think"パラダイムを備えた、2段階強化KGQAフレームワークである。 これにより、LLMは、不完全な知識条件下で、KGやWebソース間で自律的な計画と適応的なスケジューリングを行うことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-23T16:04:13Z)
• Table2LaTeX-RL: High-Fidelity LaTeX Code Generation from Table Images via Reinforced Multimodal Language Models [53.03670032402846]
  視覚的な入力から,高品質で出版可能なテーブルの再構築を自動化することを目的として,表画像からコード生成への課題に対処する。 このタスクの中心的な課題は、大きなサイズ、深くネストされた構造、セマンティックにリッチか不規則かという複雑なテーブルを正確に扱うことである。 本稿では,大規模テーブル・トゥ・ラデータセット上で事前学習したMLLMを微調整する,強化型マルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-22T11:13:48Z)
• Neural Pathways to Program Success: Hopfield Networks for PERT Analysis [0.0]
  本稿では,ホップフィールドニューラルネットワークアーキテクチャにおけるエネルギー最小化問題として,PERTスケジューリングの新たな定式化を提案する。 最大1000タスクからなる合成プロジェクトネットワーク上の数値シミュレーションは、このアプローチの可能性を実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-08T08:34:16Z)
• Hierarchical Planning for Complex Tasks with Knowledge Graph-RAG and Symbolic Verification [5.727096041675994]
  大型言語モデル(LLM)はロボットプランナーとして約束されているが、長い水平と複雑なタスクでしばしば苦労している。 本稿では,階層的計画生成のための知識グラフに基づくRAGを用いて,LLMベースのプランナを強化するニューロシンボリックアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-06T18:36:30Z)
• Unlocking Reasoning Potential in Large Langauge Models by Scaling Code-form Planning [94.76546523689113]
  CodePlanは、テキストコード形式の計画を生成し、追跡するフレームワークで、高いレベルの構造化された推論プロセスの概要を擬似コードで示します。 CodePlanは、洗練された推論タスク固有のリッチなセマンティクスと制御フローを効果的にキャプチャする。 反応を直接生成するのに比べて25.1%の相対的な改善が達成されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-19T04:13:58Z)
• COMET: A Comprehensive Cluster Design Methodology for Distributed Deep Learning Training [42.514897110537596]
  現代のディープラーニング(DL)モデルは、トレーニングする専門的でハイエンドなノードの大規模なクラスタを必要とするサイズに成長しています。 このようなクラスタを設計してパフォーマンスと利用の両方を最大化します。 本稿では,並列化戦略と鍵クラスタリソースのプロビジョニングが分散DLトレーニングのパフォーマンスに与える影響を共同で研究する,総合的なクラスタ設計方法論とワークフローであるCOMETを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-30T00:32:37Z)
• Proximal Policy Optimization-based Transmit Beamforming and Phase-shift Design in an IRS-aided ISAC System for the THz Band [90.45915557253385]
  テラヘルツ(THz)帯で動作するIRS支援統合センシング・通信(ISAC)システムを提案し,システム容量を最大化する。 透過ビームフォーミングと位相シフト設計はエルゴード制約を伴う普遍最適化問題に変換される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-21T09:15:18Z)
• Hybrid intelligence for dynamic job-shop scheduling with deep reinforcement learning and attention mechanism [28.28095225164155]
  我々は、DJSPをマルコフ決定過程(MDP)として定式化し、強化学習(RL)に対処する。 本稿では,分割グラフを状態とするフレキシブルなハイブリッドフレームワークを提案する。 我々は、有名なOR-Libraryに基づく公開ベンチマークであるGymjspを紹介し、RLおよびDJSP研究コミュニティのための標準化されたオフザシェルフ施設を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-03T09:38:13Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。