A nettó jelenérték maximalizálása erőforrás-korlátos projektekben - egy új harmóniakereső metaheurisztika (A harmony search metaheuristic for the resourceconstrained project scheduling problem with discounted cash flows)

Ebben a tanulmányban a szerző egy új harmóniakereső metaheurisztikát mutat be, amely a minimális időtartamú erőforrás-korlátos ütemezések halmazán a projekt nettó jelenértékét maximalizálja. Az optimális ütemezés elméletileg két egész értékű (nulla-egy típusú) programozási feladat megoldását jelenti, ahol az első lépésben meghatározzuk a minimális időtartamú erőforrás-korlátos ütemezések időtartamát, majd a második lépésben az optimális időtartamot feltételként kezelve megoldjuk a nettó jelenérték maximalizálási problémát minimális időtartamú erőforrás-korlátos ütemezések halmazán. A probléma NP-hard jellege miatt az egzakt megoldás elfogadható idő alatt csak kisméretű projektek esetében képzelhető el. A bemutatandó metaheurisztika a Csébfalvi (2007) által a minimális időtartamú erőforrás-korlátos ütemezések időtartamának meghatározására és a tevékenységek ennek megfelelő ütemezésére kifejlesztett harmóniakereső metaheurisztika továbbfejlesztése, amely az erőforrás-felhasználási konfliktusokat elsőbbségi kapcsolatok beépítésével oldja fel. Az ajánlott metaheurisztika hatékonyságának és életképességének szemléltetésére számítási eredményeket adunk a jól ismert és népszerű PSPLIB tesztkönyvtár J30 részhalmazán futtatva. Az egzakt megoldás generálásához egy korszerű MILP-szoftvert (CPLEX) alkalmaztunk. _______________ This paper presents a harmony search metaheuristic for the resource-constrained project scheduling problem with discounted cash flows. In the proposed approach, a resource-constrained project is characterized by its „best” schedule, where best means a makespan minimal resource constrained schedule for which the net present value (NPV) measure is maximal. Theoretically the optimal schedule searching process is formulated as a twophase mixed integer linear programming (MILP) problem, which can be solved for small-scale projects in reasonable time. The applied metaheuristic is based on the "conflict repairing" version of the "Sounds of Silence" harmony search metaheuristic developed by Csébfalvi (2007) for the resource-constrained project scheduling problem (RCPSP). In order to illustrate the essence and viability of the proposed harmony search metaheuristic, we present computational results for a J30 subset from the well-known and popular PSPLIB. To generate the exact solutions a state-of-the-art MILP solver (CPLEX) was used.

Strategy for succession in family owned small businesses as a wicked problem to be tamed

Contemporary strategic-planning processes don’t help family businesses cope with some of the big problems they face. Owner managers admit that they are confronted with issues, such as those associated with succession and inter-generational transfer that cannot be resolved merely by gathering additional data, defining issues more clearly, or breaking them down into small problems. Preparing for succession is often put off or ignored, many planning techniques don’t generate fresh ideas and implementing solutions is often fraught with political peril. This paper presents a framework to explore the idea of wicked problems, its relevance to succession planning in family businesses and its implications for practice and policy. A wicked problem has many and varied elements, and is complex as well as challenging. These problems are different to hard but ordinary problems, which people can solve in a finite time period by applying standard techniques. In this paper the authors argue that the wicked problem of family business succession requires a different approach to strategy, founded on social planning processes to engage multiple stakeholders and reconcile family/business interests to foster a joint commitment to possible ways of resolution. This requires academics and practitioners to re-frame traditional business strategic planning processes to achieve more sustainable family business futures.