一种新的网络计划法——决策关键路法

关键路线法(CPM)和计划评审技术(PERT)已为各行各业各部门广泛采用,成为计划管理的有力工具。但是这些方法主要着眼于时间,总是从工期上进行分析和计算,尽量做到按规定工期或在尽可能短的时间内完成。在网络图中没有反映资源(人力、物力)和成本,而这些却又是工程规划中必须考虑的。这就需要进一步研究时间——资源和时间——成本问     

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.     

基于工期分布和多资源约束的关键链缓冲区大小计算方法

提出了一种综合考虑活动工期风险、资源影响系数和非关键链剩余缓冲等影响因素的关键链缓冲区大小计算方法。综合考虑项目资源受限程度和活动资源需求强度对缓冲区大小的影响,提出了活动资源影响系数计算方法;基于活动的工期分布,采用蒙特卡洛仿真估计活动的安全时间;改进了非关键链剩余缓冲的确定方法,并且在计算项目缓冲时吸收剩余缓冲。通过算例分析和比较研究,验证了采用改进方法建立的关键链进度计划,可以合理降低工期风险对项目进度计划的影响,并有效地缩短项目计划工期。     

甲供非商品化资源约束下可中断项目群调度模型

不可更新资源的约束会导致项目群中各合同项目开工延误甚至施工中断。针对不可更新资源受限理论研究存在的局限性,开展了多种甲供非商品化资源(NCRPE)约束下可中断项目群调度问题的研究。首先,由于资源分配多样性会给项目群进度造成不确定性影响,围绕项目群工期—延误成本双目标优化模型展开研究,采用改进编码方式的多目标粒子群算法(MOPSO)进行求解,获取项目群的资源分配方案,利用串行调度生成机制(SSGS)得到项目群进度计划;其次,将MOPSO算法和NSGA-II算法进行对比,通过IGD和HV两个指标来衡量MOPSO算法求解该问题的有效性;最后,结合实际案例,对模型进行求解分析。在甲供非商品化资源约束和项目可中断情况下,构建的项目群调度模型能够有效地实现项目群工期和合同项目延误成本的双目标优化。研究成果为业主合理分配NCRPE以及进行项目群调度提供理论依据。     

考虑全局资源闲置成本的分布式RCMPSPTT

在考虑资源转移时间的分布式多项目调度问题中,增加考虑资源闲置成本,对于多项目共享资源的协调决策具有重要影响.基于多Agent系统建立以单项目完工时间为优化目标的局部调度模型,并采用遗传算法求解初始局部调度计划;同时考虑项目延期成本、全局资源转移成本和闲置成本,以多项目总成本为优化目标建立全局协调决策模型,设计基于贪婪转移策略的序贯博弈谈判机制协调全局资源的分配和转移,并根据协调结果调整单项目局部进度计划;以MPSPLIB问题集开展实验研究.研究结果表明:协调时考虑全局资源闲置成本能更好的协调全局资源的分配和转移;与无博弈随机分配和转移的协调机制相比,基于贪婪转移策略的序贯博弈谈判机制可以有效地降低多项目总成本.     

现金流优化的网络进度计划问题研究综述

网络进度计划优化问题的研究主要以最短工期为优化目标，因而进度计划在财务方面对项目的影响被大大忽略略了。Ａ．Ｒｕｓｓｅｌｌ提出以净现值作为优化目标，首先研究了现金流优化的网络进度计划问题。本文对该领域的研究文献进行了调研，分别概述了支付进度计划问题，资源约束问题以及时间－费用交换问题的研究情况和成果。     

基于随机活动工期的资源约束项目鲁棒性调度优化

项目进度计划的鲁棒性对于不确定条件下项目的顺利实施具有重要影响. 作者研究具有随机活动工期的资源约束项目鲁棒性调度问题, 目标是在可更新资源和项目工期约束下安排活动的开始时间, 以实现项目进度计划鲁棒性的最大化. 首先对所研究问题进行界定并用一个示例对其进行说明. 随后构建问题的优化模型, 设计禁忌搜索、多重迭代和随机生成三种启发式算法. 最后在随机生成的标准算例集合上对算法进行测试, 分析项目活动数、 项目工期和资源强度等参数对算法绩效的影响, 并用一个算例对研究进行说明, 得到如下结论: 禁忌搜索的满意解质量明显高于其他两种算法; 当资源强度或项目工期增大时, 平均目标函数值上升, 禁忌搜索的求解优势增强. 研究结果可为不确定条件下项目进度计划的制定提供决策支持.     

基于Monte Carlo仿真的随机S曲线研究

PB-S曲线是随项目进展变化的累计预算成本曲线和累计工期曲线,它综合考察了成本、工期和项目进展百分比三个变量之间的关系.SS曲线提供了与各个项目进展百分比对应的累计预算成本和累计工期的概率分布.采用Monte Carlo仿真和统计分析方法,结合一个费用和时间随机分布的网络计划,详细研究了PB-S曲线和SS曲线的仿真建模和统计分析过程.进一步,基于SS曲线,考察了费用偏差和进度偏差的统计特征,为项目绩效的预测和监测提供更详细的偏差信息.同时针对均值曲线作为基准计划曲线的局限性,提出了两种新方法用于选择一定置信度要求的PB-S曲线作为项目的基准计划曲线.     

基于时差效用的双目标资源约束型鲁棒性项目调度优化

进度计划的稳定性对不确定环境下项目的顺利实施具有重要影响。从活动自由时差效用函数的新视角度量调度方案的鲁棒性,进而,同时考虑项目工期和鲁棒性两个目标函数,构建了基于时差效用的双目标资源约束型鲁棒性项目调度优化模型(BORRCPSP)。针对模型的NP-hard和多目标组合优化特征,设计一种调整的快速非支配性排序多目标遗传进化算法(NSGA-II)求解模型。基于PSPLIB中的480个标准算例进行大规模数值仿真测试。采用获得Pareto最优解集合的算例比率、与最优工期的偏差以及Pareto最优解集合的规模和计算时间作为4个评价指标,实验数据的统计结果验证了BORRCPSP模型和调整的NSGA-II算法的有效性。结论表明,BORRCPSP的Pareto最优解集合可以给项目经理综合考虑项目工期和进度计划的稳定性提供定量化决策依据。     

统筹网络图的构图与简化

统筹方法是网络技术在计划与管理工作中的具体应用。经过多年的实践,它在煤矿的生产和建设中发挥了很大的作用。通过统筹网络的合理分析和调整,有时可以达到缩短总工期的目的,有时可以选择成本最低的施工顺序,有时则可合理安排施工队伍、合理使用各种资源。但是,统筹方法的构图工作比较复杂,各项工程之间因施工顺序或工期有了改变,网络图也要作相应的改变。我们在推广和使用过程中,也发现这样的困难:各分部工程构成分片网络,然后由各分片网络综合成总体网络,若某一个或几个分片网络发生变化,就要使总体网络也来一个相应的变化;这样,总体网络变不胜变,计算工     

工程项目工期成本质量模糊均衡优化研究

针对不确定环境中工程项目的时间、成本、质量均衡优化问题,在定义目标优属度的基础上,利用模糊多属性群决策效用函数理论,建立了工期、成本、质量模糊均衡优化模型,并基于模糊多模式网络计划技术,采用自适应遗传算法求解得到最满意的决策方案.最后,通过算例验证了模型的合理性和方法的有效性.     

项目缓冲设置方法及其评价指标改进

论文提出了项目不确定条件下的缓冲区设置方法. 该方法综合考虑资源紧张度、网络计划复杂度和项目经理风险偏好等影响因素, 解决了资源紧张度难以量化和统一的问题, 同时考虑用资源的可替代性解决资源紧张问题. 通过模拟实验, 将新方法与传统C&PM以及RSEM方法对不同可替代方案进行了比较, 为选择最优方案提供参考. 分析时不仅采用了传统评价指标, 还引入了成本指标以衡量工期与成本是否均衡优化的问题. 实验结果表明本文所提的新方法兼具有效性和实用性.     

从工期的时间价值角度研究施工机械的租用原则

工程的工期具有时间价值。施工进度计划只是一个计划,总存在风险。工程中所采用的进度计划是风险可接受的方案。施工过程中,具体的施工条件不断变化,施工进度随之变化,使得模块集团所面临的风险发生了变化。为了确保进度计划所面临的风险在可接受的范围内,集团决策者必须作出相应决策,其中一个主要办法是调整租用施工机械的使用费率来吸收平行项目的承包者的资源。     

网络计划技术应用研究

本文主要结合通辽玻璃厂冷修改造工程,探讨如何在工程中应用网络计划技术。文中,作者归纳出工程分解的七条原则,对工程最优工期的确定提出了新的见解,总结出工期-费用优化的实用方法,建立了综合评价资源进度计划的定量方法,最后还特别对如何实施网络计划进行了探讨。     

工程项目工期-成本-质量均衡优化

工程项目管理的重要内容之一就是对工程工期、成本、质量等目标进行综合均衡控制,而这三者又是相互关联的矛盾对立统一体,即三大目标中任一目标的增强必然以牺牲其他目标为代价。本文在对比分析了现有文献中关于质量问题的多目标优化模型——质量成本模型、质量可靠度模型、工期-质量曲线模型、赢得值模型等的基础上,提出了基于网络系统可靠度的质量模型,进而改进了工程项目工期-成本-质量三者的均衡优化模型,最后运用该模型对一个工程实例进行优化。在优化过程中,本文采用了基于免疫遗传的微粒群算法(IGPSO),优化结果证明了该模型的可行性和有效性,为项目管理者提供了有效的决策支持。     

基于资源流网络优化的鲁棒性项目调度

针对项目执行过程中由于活动拖期导致基准调度计划不断变更的问题,从资源分配的角度构建基于资源流网络优化的鲁棒性调度计划。首先设计拖期惩罚成本指标来衡量调度计划的鲁棒性,并构建以拖期惩罚成本最小化为目标的资源流网络优化动态模型。针对该模型设计MTPC资源流网络优化算法,该算法以活动为基准,采用拖期惩罚成本最小的资源分配方案实现资源在活动节点之间的有效流动,提升调度计划的鲁棒性。最后,为验证MTPC优化算法的有效性和可行性,通过采用蒙特卡罗模拟仿真实验将MTPC优化算法与RRAS,Min-EA和MABO等3种资源分配算法进行对比分析。实验结果表明：MTPC算法在调度计划的鲁棒性,资源分配方案的稳定性以及算法的时间效率上都优于其他3种算法。MTPC算法不仅能快速有效地完成资源配置,还能通过降低活动的拖期风险提升调度计划的鲁棒性,这可以帮助项目管理者构建抗干扰能力较强的基准调度计划。     

基于资源流网络优化的鲁棒性项目调度

针对项目执行过程中由于活动拖期导致基准调度计划不断变更的问题,从资源分配的角度构建基于资源流网络优化的鲁棒性调度计划。首先设计拖期惩罚成本指标来衡量调度计划的鲁棒性,并构建以拖期惩罚成本最小化为目标的资源流网络优化动态模型。针对该模型设计MTPC资源流网络优化算法,该算法以活动为基准,采用拖期惩罚成本最小的资源分配方案实现资源在活动节点之间的有效流动,提升调度计划的鲁棒性。最后,为验证MTPC优化算法的有效性和可行性,通过采用蒙特卡罗模拟仿真实验将MTPC优化算法与RRAS,Min-EA和MABO等3种资源分配算法进行对比分析。实验结果表明:MTPC算法在调度计划的鲁棒性,资源分配方案的稳定性以及算法的时间效率上都优于其他3种算法。MTPC算法不仅能快速有效地完成资源配置,还能通过降低活动的拖期风险提升调度计划的鲁棒性,这可以帮助项目管理者构建抗干扰能力较强的基准调度计划。     

基于PERT网络的机群保障任务时间成本优化

针对保障任务时间成本优化问题,建立了机群保障任务的计划评审技术图,假设保障活动工期服从指数分布,任务成本函数为不连续函数,建立机群保障任务时间成本的优化问题模型,采用蚁群算法和蒙特卡罗仿真技术设计求解方法,研究过程中采用不同的参数设置和实验数据对模型进行验证,验证结果表明所建模型有较好的计算结果和合理的计算时间。     

基于综合活动敏感性的动态缓冲分配及监控方法

经典缓冲管理方法只考虑了活动对工期的敏感性,而成本对项目的影响也至关重要,而且两者对不同项目的影响也各不相同。考虑活动对成本的敏感性,确定出活动对时间和成本的综合敏感性系数,在此基础上,根据活动对成本和时间的综合敏感性和活动持续时间,将项目缓冲进行分配,使得缓冲的分配更加合理。根据综合活动敏感性将活动分为高、一般以及低敏感性活动,从而能够更加有效地确定项目的监控重点。分别设置监控触发点,对缓冲消耗实行动态监控。最后,结合案例,采用Matlab仿真模拟验证优化结果。实验结果表明,该方法使缓冲利用更加高效,突出监控重点,能够实现成本降低和工期缩短的双重目标。     

关键链项目进度计划的鲁棒优化的研究

针对任务工期不确定程度较大的资源受限的关键链项目进度计划问题,提出了求解该问题的鲁棒优化数学模型。在传统关键链项目进度计划模型的基础上,针对该鲁棒优化模型设计了遗传算法。通过基于顺序表示的遗传基因编码方式,形成随机优先权列表,以保证初始种群的多样性。通过三角模糊数描述任务的持续时间,进而获得相应情景的任务工期向量和该情境下的发生概率。应用该模型对项目实例进行求解,分析表明,所求得的关键链进度计划能够有效应对任务工期不确定性导致的随机差异,具有较强的鲁棒性。另外,决策者通过调整模型中目标函数以及约束函数中的参数,可以有效平衡解的可行性和最优性,有助于决策者根据风险偏好选择合适的进度计划。