柔性资源约束下的项目调度问题双目标优化

资源短缺通常为项目延期的重要原因之一,项目管理者往往会考虑增大资源可用量来缩短项目工期,但增加资源量会导致项目成本的上升,因此,需要进行项目工期和成本的权衡.考虑资源可用量可变,用区间变量来表示,以项目工期和成本为优化目标,建立资源可用量可变约束下的多模式项目调度问题的双目标优化模型;提出一种基于非支配排序遗传算法的双目标混合遗传算法来获取问题的帕累托最优解,在算法中设计资源可用量上界的预处理方法和可行解的成本改进过程:求解示例和随机生成的算例集,分析算法的收敛性和解的多样性,验证模型与算法的有效性.最后,开展建筑项目应用研究,通过对求解结果的分析,说明求解帕累托解集的必要性,为项目管理者确定项目调度方案提供决策依据.     

基于动态多目标粒子群优化算法的资源受限研发项目进度

资源与进度优化调度已成为企业研发项目成功的关键。引入粒子群算法来解决这一问题，将普通粒子群多目标算法进行了改进，提出动态的多目标粒子群算法，通过采用VC＋＋编程语言对模型及其求解算法进行案饲仿真，证实了模型及算法的有效性与优越性。     

模糊多目标资源受限项目调度问题的优化方法

设计了一种求解模糊多目标资源受限项目调度问题的遗传局域搜索（GLS）算法，目标是生成近似有效解集以便决策者在决策过程中有更多的选择．算法利用线性加权效用函数将多目标组合优化问题转换为单目标组合优化问题，通过系统的方法生成目标权系数向量，对于每次生成的权系数向量，调用GLS算法求解以极小化效用函数为单一目标的子问题，由此生成的近似有效解集更加具有多样性．实验结果表明：本文算法可以针对多目标资源受限项目调度问题生成较好质量的近似有效解集，在多数指标上优于其它两种对照算法．     

动态时间帕累托最优电子采购多属性谈判模型

基于谈判的电子采购是企业达成供应链交易的重要方式.为了解决采购人员在面对多个谈判属性时决策的困难,本文将多属性谈判问题转化为一个多目标优化模型,采用具有快速非支配排序和精英策略的遗传算法,求解得到帕累托边界,然后设计动态时间依赖策略(DTD),使Agent根据对手出价情况,动态调整让步幅度,在帕累托边界上快速与对手达成...     

供应链中制造商--供应商合作研发博弈模型

考虑包含一个供应商和一个制造商的供应链系统．在提出一个新产品合作研发模型的基础上，通过对比两种非合作博弈和协同合作情况下，供应链系统及供应链中的制造商和供应商研发费用投入、合作补贴政策、利润的差异，阐明了在新产品研发过程中，制造商与供应商之间的协同合作不仅可以使供应链系统利润最优，而且还能形成双赢的局面，最后，采用Rubinstein讨价还价模型来分析系统剩余利润的分配问题，并获得了最优的可行帕累托有效合作新产品研发方案。     

基于DSM的研发项目流程多目标仿真优化

分析了复杂产品研发项目中流程结构的不确定性,采用设计结构矩阵对其进行仿真建模,并将设计结构矩阵调度策略嵌入仿真模型,建立了同时最小化项目工期和成本的多目标优化模型.提出了一种基于设计结构矩阵仿真与非支配排序遗传算法的混合优化算法,获取研发项目流程多目标优化的Pareto最优解.以某飞机初步研制项目流程为研究算例,验证了混合优化算法的可靠性和有效性,并对获得的最优流程结构进行了深入的仿真评价与分析。     

基于关键链的非抢占式多项目调度多属性优化

针对多项目调度中难以实现动态调度和高效调度的问题,从多项目调度整体效用最大化角度,提出基于关键链的非抢占式多项目调度操作模式,构建多项目调度模型.利用正态云模型中云滴的随机性与稳定性的特征改进遗传算法中交叉算子与变异算子的设置方式,并对模型进行数据模拟和算例分析.结果表明,采用非抢占式操作模式,不仅可实现多项目调度的整体效用最大化,而且可实现多项目调度的帕累托改善并提高资源的利用率.     

基于改进蚁群优化的多目标资源受限项目调度方法

多目标资源受限项目调度是一类典型的NP难组合优化问题,具有广泛的实际应用背景.本文提出了一种带局部搜索的改进蚁群优化算法用于求解多目标资源受限项目调度问题,优化指标为最小化项目工期和资源投资.首先,采用改进的蚁群优化算法获取Pareto解集;其次,通过基于带逻辑约束的Insert和Swap邻域搜索方法对已获得的非支配解进行局部搜索,进一步提高算法的性能;最后,基于PSPLIB国际标准测试集的数值仿真实验与现有最好的算法比较,验证了所提算法的有效性和高效性.     

资源受限项目组合选择及调度的双层决策方法

在资源受限条件下,综合考虑项目选择与项目调度,以最大化项目组合收益为目标函数,建立了一般化的资源受限项目组合选择及调度问题的数学模型。针对问题特性,设计了双层决策方法用于求解该问题。上层决策采用改进的蚁群优化算法求解项目组合选择问题,下层决策则采用基于优先规则的多项目调度启发式算法。采用实验设计方法系统生成24个项目组合选择与调度问题实例,对算法效果进行了对比检验。结果表明:所设计的双层决策方法对于项目组合选择及调度问题具有较好的求解效果;所建立的数学模型与解决方案能够为决策者提供平均收益更高的项目组合。     

一种具备协作机制的市场化无人战斗机任务分配方法

当多无人战斗机编队需要对多个目标的敌方阵地进行攻击时,如何在有限的无人战斗机中选择最优的任务分配方案是UCAV编队能够有效完成任务的关键.首先提出了的方案优劣判定定理,然后将目标看作优化对象,根据UCAV的数目和目标的数目之间的差别制定了相应的任务分配策略.其次,基于相应的任务分配策略提出了具备合作机制的市场化的任务分配方法.该方法通过市场上买卖的方法和优化目标之间的相互协作,可以求出满足帕累托优化条件的最优任务分配方案.最后将本方法和基于粒子群的任务分配方法进行了对比分析并且进行了仿真验证.仿真结果表明使用本方法可以消除使用粒子群算法给帕累托最优方案的求解带来的不确定性.在局部代价和收益发生变化时,通过局部协调就可以获得最佳任务分配方案.     

信息不确定下的主动打断项目组合选择问题鲁棒优化

在项目组合选择问题中,历史数据的缺乏以及预测和估计过程中出现的不可避免的误差,会导致模型中的参数无法被准确地估计,进而给决策带来巨大的风险.因此,构建合适的鲁棒优化模型,为企业提供能有效应对参数不确定性的鲁棒解,对企业的风险防范具有极其重要的现实意义.本文首先对确定参数下的主动打断项目组合选择问题数学模型的特点进行了分析.进一步地,介绍了鲁棒优化问题中不确定情境集的概念,并给出了允许管理者根据其偏好确定不确定情境集大小的方法,构建了全新的基于情境的鲁棒优化模型,进而计算出在所规定的不确定情境集内的最坏情境下能保持可行性与最优性的鲁棒解,实现了鲁棒性与最优性间的权衡,最后,通过GAMS/BARON进行了算例分析,验证了模型的合理性与有效性.从理论上,本文首次将鲁棒优化理论扩展到了主动打断项目组合选择问题中,针对现有的项目组合选择问题鲁棒优化理论仅能应对有限个可行解的不足之处,提出了一类新的鲁棒优化方法,使其能够应对具有无穷多可行解的主动打断项目组合问题.从实践上,随着我国高新产业的发展,具有超前性与特殊性的研究与发展(RD)、信息科技与信息系统(IT/IS)等新兴项目的投资日益受到重视.相较于传统项目,这类项目的高度不确定性使得探究项目组合选择问题的鲁棒优化理论日益迫切.故而本文的研究具有明显的理论价值和现实意义.     

武器装备体系组合规划的高维多目标优化决策

针对武器装备体系组合规划问题中存在多类相互冲突的高维多目标问题(目标数 ≥ 5),提出了一种三阶段的集成优化决策方法. 首先运用目的规划技术将高维多目标问题转换为一般多目标优化模型(目标数 ≤ 3); 然后提出一种多目标差分进化算法,用于搜索属于决策者关心区间的非劣解集; 最后提出基于预测优化的理想点算法,可生成精确满足决策者偏好的最佳折衷解. 通过某侦察装备体系组合规划示例,证明了各算法模块的优势和该方法的整体有效性,可为武器装备发展和顶层规划提供决策支持.     

单阶段R&D项目与有价证券投资组合优化的情景生成模型

不确定性是市场的本质, 分散投资于不同种类的资产可以降低投资整体的风险, 并增加在长期投资中获得更多收益的可能性. 基于矩近似方法, 建立了单阶段R&D项目与有价证券的投资组合优化问题的情景生成模型, 并通过一个实例来说明该模型的分析过程. 研究成果为进一步研究单阶段R&D项目与有价证券的投资组合问题奠定了理论基础和决策支持.     

企业R&D项目最佳组合及中止决策

从系统观点论述了对正在实施的 R& D项目进行中止决策的重要意义及中止决策的主要研究内容 .提出了确定企业 R& D项目最佳中止比例的三阶段数学模型 .进而 ,将该模型与模糊综合评判方法相结合来确定应被中止 R& D项目并给出一个案例.     

求解多项目组合选择问题的奔德斯分解算法

随着我国经济的快速发展,项目组合选择问题所面临的待选项目集日益膨胀.而项目组合选择模型通常表示为整数规划或混合整数规划的形式,过多的待选项目会对项目组合选择模型的高效求解带来巨大的挑战.针对这一问题,本文研究了多项目组合选择模型的奔德斯分解算法.将原问题分解成仅考虑从待选项目集中选出最优组合的主问题与对已选项目进行排序的子问题,通过主子问题间的迭代逐步逼近最优解.通过算法性能分析,发现直接使用奔德斯分解算法存在着收敛速度慢,子问题不可行的缺点.为了加速算法的收敛速度,对主问题进行了修正,提出了一种利用潜在的最优项目及有效不等式改进主问题的新思路.最后,通过算例分析,对比了直接使用分支定界法与使用奔德斯分解算法两类求解方法的求解效率,验证了本文所提出方法的有效性与合理性.     

多载量小车节能调度的多目标动态规划算法

为有效平衡混流装配的生产效率与能耗,提出多目标多载量小车物料搬运节能调度方法,将能耗目标约束引入传统多载小车物料搬运调度模型,建立最小化最大线边库存与总能耗的多目标混合整数规划模型。为获得问题模型的Pareto解,提出基于时间窗与支配规则的正向多目标动态规划算法：根据问题性质,定义了多载量小车节能调度问题新的状态表示方式以获得动态规划算法的无后效性,同时引入时间窗与支配规则以减少对非支配解的搜索,有效提高了计算效率,运行时间缩短8.10%以上,仿真结果验证了该方法的优越性和算法的可行性。     

多目标优化设计中的Pareto遗传算法

遗传算法的随机性和隐含并行性,使它能同时搜索到多个局部最优解并获得最优解集。为了发挥遗传算法群体搜索的优势,提高多目标优化设计效率和灵活性,在自适应遗传算法的基础上引入群体排序技术、小生境技术和Pareto解集过滤器,建立了一种适用于多目标优化设计的Pareto遗传算法。以Pareto前沿面的形式给出优化设计的Pareto最优解集,供设计者按设计意愿选择最优的设计结果。采用Pareto遗传算法进行跨声速翼型的多目标优化设计,设计结果表明,Pareto遗传算法是十分有效的,完全可以用来进行多目标优化设计。     

多技能资源时间窗约束下可中断项目调度的分支定界算法

资源的多技能和时间窗属性是软件开发、工程设计、设备维修等领域在人力资源调度时常考虑的关键因素,而且在很多实际项目中,任务的执行允许中断.研究一类资源具有多技能和时间窗约束的任务可中断项目调度问题,建立了相应的整数规划模型,设计了一种分支定界算法构造搜索树进行求解,搜索树的每个节点代表一个任务组合,同时为减少分支节点数,提出了两个有效的剪枝规则,并设计了节点优先规则,对各节点任务组合则采用贪婪算法来进行资源约束判断.利用改进的PSPLIB案例库设计多组计算实验,实验结果检验了优选策略的有效性,经与CPLEX模型求解和基本启发式方法的对比揭示了算法在解决这类问题上的效率和有效性,求解结果可为实际项目调度提供决策依据.