基于粒子群算法的资源均衡

提出了将粒子群算法运用到型号研制项目资源均衡优化问题中的构想,建立了适用于资源均衡优化问题的粒子群算法模型,设计了基于非关键活动动态时差的资源均衡优化粒子群,构建了基于资源强度和活动实际开始时间的评价函数,给出了算法流程,并通过算例的计算分析,应用该算法得到的资源强度比初始方案的降低了88.38%,比P3软件及Project2002的结果分别降低了58.42%、74.48%,验证了该算法的可行性与有效性,同时还获得了若干个次优方案.     

基于MSProject2000VBA技术的网络资源优化计算机模型设计

分析了工程施工网络计划"工期一定,资源均衡"的优化方法,给出了相应的优化数学模型,依据该数学模型设计出一种基于MSProject2000VBA技术的资源优化计算机模型.通过实例说明了该模型的可行性和有效性.     

活动网络资源均衡问题及其遣传算法

本文对活动网络资源均衡问题的建模和算法分别进行了讨论，首先提出了资源均衡控制目标的概念，给出了单资源均衡问题的两类控制模式－水平型控制和单峰型控制，并就多资源均衡的目标函数进行了讨论，其次，在分析已有算法的基础上，提出了资源均衡的遣传算法。用理论分析和示例表明该方法优于传统的启发式算法。     

活动网络资源均衡问题及其遗传算法

本文对活动网络资源均衡问题的建模和算法分别进行了讨论，首先提出了资源均衡控制目标的概念．给出了单资源均衡问题的两类控制模式—水平型控制和单峰型控制，并就多资源均衡的目标函数进行了讨论．其次，在分析已有算法的基础上，提出了资源均衡的遗传算法，用理论分析和示例表明该方法优于传统的启发式算法．     

资源均衡问题的Hopfield 解决方法

为有限资源均衡问题提供一个神经网络解决方法.首先提出增广置位矩阵,描述了资源均衡的神经网络表示,使得神经元的输出和问题的解彼此对应起来;然后在时间和资源约束下利用多种技巧构造网络的能量函数,使其能量最小值对应于资源最均衡的状态;并且提出基于“权值状态发生器”的离散Hopfield与模拟退火算法(DHNN-SA)融合的镶嵌式混合结构,从本质上提高了网络的优化质量;最后设计了资源优化神经网络的模拟程序.     

项目多资源均衡——投资成本最小的混合整数线性规划北大核心CSSCI

从项目实施及投资主体的关注点出发,提出资源受限情况下的项目多资源均衡——投资成本优化的混合整数线性规划模型。从关键及非关键活动两部分活动量化项目资源需求,引进0-1变量即活动浮动变量,表示非关键活动的资源需求,借助辅助变量将含绝对值的资源均衡目标函数线性化;通过对资金的折现,提出最小化投资成本的目标函数,并按泰勒公式对其模糊线性化处理。综合资源均衡和投资成本目标函数,在活动浮动、网络逻辑及项目资源约束下,构建一种混合整数线性规划模型。通过PSPLIB标准问题库进行验证,结果表明,较单目标优化,综合优化能生成项目利益相关者均满意的调度计划,实现资源的平稳使用并有效利用项目投入资本。     

基于蚁群算法的Job-Shop多资源约束车间作业调度

针对多资源约束的车间调度问题,考虑资源种类变化的情况及资源在可用时间上的约束影响,建立了该类问题的通用调度模型。提出了一种基于蚁群算法的作业优化调度算法,在Job-Shop问题图形化定义的基础上,设计了状态转移规则、轨迹强度更新规则以及工序时间的决策规则,借鉴精英策略的思路,对多资源约束车间的具体调度进行了分析与实现。实例仿真表明,该方法对多资源的车间调度问题是可行的。     

一种简单的资源受限的群体演化模型

在资源有限的环境中,生物竞争生存资源,能力强的个体较之能力弱的个体能够获取更多生存资源,有更多繁殖后代的机会.为了探究不同生存能力的个体构成的群体在资源有限的环境中的演化过程,提出一种简单的群体演化模型,刻画包含个体生命的复制、变异和死亡等生命特性的群体动力学.仿真结果显示个体能力强的群体规模逐渐增长,而个体能力弱的群体规模不断变小,但是由于相互变异的存在,最终群体规模趋于一个均衡值.这与模型预测的相符.     

卫星数传资源负荷均衡调度模型及蚁群优化算法

建立了卫星数传资源负荷均衡调度模型,提出了调度方案效能评价函数和模型求解的蚁群优化算法.调度模型中主要考虑任务调度收益和资源负荷均衡两个优化目标,蚁群算法通过遍历矩阵解构造图来逐步构造可行解,利用基于调度方案效能评价函数的全局信息素更新规则同时优化数传任务调度收益和数传资源负荷均衡两个目标.算例仿真表明,本文提出的调度模型和蚁群优化算法所求得的调度方案取得了较好的任务调度收益和资源负荷均衡指标评价值,说明模型与算法正确可行.     

基于IFTS的云计算网络动态负载均衡方法

针对云计算网络节点的异构性、资源配置的差异性和用户需求的不确定性等因素导致云计算网络极易出现负载不均衡的问题,在分析云计算节点负载模糊时序变化特性的基础上,构建了基于直觉模糊时间序列(IFTS)预测的云计算网络动态负载均衡模型,提出了基于IFCM的云节点计算资源自平衡方法,设计了基于IFTS预测的主动控制和基于反馈的被动调控相结合的虚拟机调度机制,并给出了云计算网络动态负载均衡策略,增强了云资源池的智能化管理水平,提升了云计算系统的整体性能.最后,通过典型实例验证了该方法的有效性和优越性.     

基于边际效用函数的最佳人力资源管理模型研究

为分析管理成本分配结构对军队人力资源管理绩效的影响,本文从经济学的边际效用递减规律出发,构建了最佳人力资源管理模型.该模型能够在任意给定的总效用水平或成本投入条件下,对各指标的最佳投资额度进行求解,得到最佳成本投入方案,从而实现对人力资源管理中人力资源投入的优化配置.仿真实验表明,提出的模型能够提高资源利用率、改善人力资源管理质量效益,对人力资源管理实践具有实际指导意义.     

资源与活动多对多关系下面向成本的业务过程资源配置优化

资源配置优化是业务过程管理的一个重要内容和目标，可以有效地提高业务过程的执行效率. 采用基于数学模型的数值化分析优化方法，研究了资源与活动之间多对多关系下面向成本的业务过程资源配置优化问题. 基于集合理论建立了面向成本和资源配置分析优化的业务过程模型，提出了在确保业务过程稳定执行（或达到一定处理能力）条件下的面向成本最小化的资源数量配置和任务分配数学模型，采用分枝定界联合启发式方法设计了快速有效的求解算法. 案例研究表明提出的资源配置优化方法是可行的和有效的.     

分布式实时系统的低能耗资源分配方法研究

针对基于动态电压调整技术的调度算法在任务切换时大幅度的频率调整给系统带来较多的额外能耗这一问题,提出了一种均匀化任务利用率的启发式资源分配方法。该方法选用时间Petri网对分布式实时系统建模,并根据时间Petri网状态空间的变化规律,简化系统状态空间的生成过程,提高了资源分配算法的实现效率。实验表明,上述方法能够降低目标系统频率调整带来的系统能耗开销。     

Minimal feasible sets in variable resource constrained projects

To determine the reasonable resource dependent relations between activities for the purpose of exactly computing the total floats and the free floats of activities, correctly identifying critical activities and critical sequences in a project schedule with variable resource constraints, the concept of the minimal feasible set (MFS) is proposed and the properties of MFS are discussed. The methods to identify optimal MFSs and resource links are then studied. Furthermore, MFS is generalized to the situation that the preconditions of MFS are not satisfied. Contrastive results show that in establishing resource links and resolving floats, MFS is at least not inferior to other methods in all cases and is superior in most situations.     

基于资源流网络与时间缓冲集成优化的鲁棒性项目调度

针对工期不确定的资源受限项目调度问题,将鲁棒性资源分配和时间缓冲插入两种方法进行有效地结合,通过设计两阶段集成优化算法构建抗干扰能力较强的鲁棒性项目调度计划.第一阶段提出MEPC(minimizing expected penalty cost)资源流网络优化算法,通过对资源进行有效配置生成稳定的资源流网络.为进一步提升调度计划的鲁棒性,第二阶段通过固定第一阶段构建的资源流网络,设计EPC(expected penalty cost)缓冲优化算法,通过迭代方式在延期风险较大的活动前插入时间缓冲,实现项目期望惩罚成本最小化.最后通过大规模仿真实验从"解"鲁棒性"质"鲁棒性两方面来验证两阶段算法的有效性和可行性,结果表明通过将资源流网络与时间缓冲进行集成优化构建的调度计划不仅具有较好的完工性并且能更有效地应对项目执行过程中各种不确定性因素的干扰.     

基于时间片段的多IT项目人力资源调度问题求解

针对多个IT项目的人力资源调度问题, 根据其在时间和人员方面的特殊要求, 可以将项目的演进时间划分 为相等的时间片段, 然后根据特定时间片段内的活动与可选人员之间的关系, 建立相应的人员调度方案搜索树. 将所有时间片段内的搜索树按顺序连接后, 可以得到总的方案树, 并列出所有的方案, 然后根据不同方案下得到的平均提前完工率和提前完工率方差, 找到最优解. 又为该搜索算法添加了启发规则, 使搜索空间急剧收缩, 极大提高了搜索效率. 基于该算法的特殊性, 可以将其用于求解许多具有与上述问题类似条件的资源调度问题. 本研究通过实例发现, 根据运算中的特殊规律, 该算法还具有进一步提取启发规则的潜力.     

超密集网络中基于聚类的资源分配方案

超密集网络(ultra-dense network, UDN)中,毫微微基站(femto-cell base station, FBS)的密集和随机部署会导致严重的小区间干扰。为了减轻干扰、保障用户服务质量(quality of service, QoS),提出了一种UDN中基于聚类的资源分配方案。首先,设计了一种基于加权密度的改进K-means聚类算法,将FBS动态划分为不同的簇。然后,以最大化UDN系统吞吐量为目标提出了一种两阶段时频资源分配方案:第一阶段,每个聚类内使用贪婪算法执行时频资源块的分配;第二阶段,利用资源补偿分配算法分配剩余的资源块,在考虑用户公平性的同时保证用户QoS。仿真结果表明,本文提出的资源分配方案能够有效提升系统吞吐量,同时保证用户QoS和公平性。     

广义时序下活动多模式与离散型资源均衡优化

传统的均衡算法只是局限于活动单模式,活动间无延迟的完成到开始时序关系以及资源常规配置模式等简单的执行情况,而这些与活动和资源的实际工作模式并不相符.本文在分析了活动与资源实际工作模式的基础上,研究了活动间广义时序关系的类型、活动多模式以及离散型资源非常规配置模式的特点,建立了广义时序关系下的活动间约束关系和资源与时间之...     

云计算环境中SBS应用动态资源分配方法

建立了一个SBS（基于服务的系统，service based system）应用端到端性能评价模型，并在该模型的基础上提出了SBS应用动态资源分配方法，该方法通过将静态的初始资源分配和动态的资源分配方案调整相结合，能够适应用户访问行为的动态变化，保证SBS应用端到端性能. 在SBS应用动态资源分配问题求解中，提出了服务吞吐量约束确定算法并在此基础上 给出了SBS应用动态资源分配算法，该算法根据SBS应用吞吐量约束确定服务资源需求量并在此基础上通过起始服务 到服务间的转移时间计算服务的资源分配时刻，从而能够在保证SBS应用端到端性能约束的同时提高资源利用率. 实验验证了所提出的基于SBS应用端到端性能评价模型的动态资源分配方法的有效性.     

对人口、资源与经济协调和谐发展的系统剖析

主要运用系统论、SPSS主成分分析法,对石河子垦区人口、资源与经济的协调发展的总体水平进行分析,然后构建人口、资源与经济的协调发展模型,运用该模型评价这3个子系统的协调发展状况,为本地区实现可持续发展、创建和谐社会提供决策依据。表6,参3。