不同支付条件银行授信约束折现流项目调度

支付条件对于项目现金流分布并进而对承包商的项目收益会产生重要影响.本文基于这一现实情况,研究不同支付条件下的银行授信额度约束折现流项目调度问题.作者首先综述该问题的研究现状;然后对所研究问题进行界定,进而构建项目调度优化模型;针对问题的NP-hard属性,设计模拟退火启发式算法;在随机生成的标准算例集合上,对算法的绩效进行对比测试及验证;最后用一个算例对研究进行说明,并分析项目收益对关键参数的敏感性,得到如下结论:项目净现值随银行授信额度和截止日期的增加而边际效应递减地上升,随支付比例的增加而线性单调上升,随折现率的增加以负指数形式下降.本文的研究可以为承包商安排项目进度并优化现金流量提供决策支持.     

基于业主视角的多模式项目支付进度问题及其启发式算法

从业主的视角研究了活动具有多种执行模式的项目支付进度问题.首先对所研究问题进行界定并定义文中所用到的符号;随后构建业主视角多模式项目支付进度问题的优化模型,通过将其转化为离散时间/费用权衡问题的子问题P_C|T,证明该问题为强NP-hard;基于这一结果,针对问题特征设计启发式求解算法,通过在两个模块之间的模拟退火搜索迭代,获得其满意解;在40个随机生成的标准算例上对算法进行测试,得到如下结论：算法可以在24.63秒内求解所有的算例,满意解对应的目标函数值与其上界的相对偏差不超过8.24%;随着支付次数、折现率、承包商可接受最低利润率及支付比例的上升,业主的项目净现值下降.     

基于不同支付规则的MPPSP及其模拟退火与禁忌搜索算法

研究了基于不同支付规则的多模式项目支付进度问题.首先对所研究问题进行界定;在此基础上构建不同支付规则下的多模式项目支付进度优化模型,证明问题的强NP-hard属性;随后设计模拟退火及禁忌搜索两种启发式求解算法;在随机生成的标准算例集合上对算法进行比较测试,分析关键参数对目标函数的影响.结果表明:该文所开发的模拟退火启发式算法的求解质量要优于禁忌搜索启发式算法,而且这种优势随算例规模的增大而增加;此外,承包商收益随着支付次数与支付比例的增加而增加,随着折现率的提高而减小;基于时间、进展和费用支付规则下的满意解的目标函数值不超过基本支付规则下的对应值.     

基于资金约束的项目支付进度问题研究

研究资金约束下的项目支付进度安排问题,其中活动具有多种执行模式,目标是最大化项目净现值.首先界定研究假设条件并定义文中用到的符号;随后构建问题的非线性整数规划优化模型;针对其强NP-hard属性,设计三层迭代循环嵌套的禁忌搜索启发式算法;以多重迭代改进算法为对比基准,在随机生成的3240个标准算例上对算法进行测试,结果表明:禁忌搜索获得的满意解质量远高于多重迭代改进,但其计算时间要长于后者.该研究可为承包商安排项目进度及平衡现金流提供决策支持.     

基于鲁棒性约束的随机活动工期现金流均衡项目调度优化

现实中大多数项目都是在不确定环境下实施的,且承包商的现金流均衡对项目的顺利实施具有重要影响。本文以承包商的现金流均衡为目标,研究随机活动工期条件下基于鲁棒性约束的项目调度问题。首先对该问题进行界定,构建优化模型;随后设计专门的禁忌搜索启发式算法对模型进行求解;最后用一个实例对研究进行说明,并计算分析关键参数对目标函数的影响。本文研究可为现实中承包商融资能力有限的项目管理提供理论支持。     

项目融资费用分担及联合支付进度问题研究

首先对研究所用到的符号进行定义，随后讨论项目融资费用分担及合同双方收益问题，在此基础上构建一个由两个优化模型组成的项目联合支付进度数学模型，通过求解该模型可以得到使双方联合收益最大化且按商定比例分担项目融资费用的支付进度安排，最后通过一个算例对其的研究成果进行了说明。     

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.     

多模式项目支付进度安排的优化模型及求解

研究了活动具有多种执行模式的项目支付进度安排问题,目的是寻求使项目收益最大化的支付进度包括支付事件,支付量以及与之相联系的活动执行模式和事件实现时间的安排.在对所研究问题进行界定的基础上,分别从承包商和业主两个角度构建了问题的非线性混合整数规划优化模型,并设计了由满意支付事件集合搜索模块和满意事件进度搜索模块构成的双模块模拟退火启发式求解算法.借助一个算例对研究进行了说明,结果表明:业主和承包商对支付进度安排的偏好差异明显;承包商的收益随着支付次数和支付比例的增加而上升,而业主正好相反;双方的收益均与折现率呈显著的负相关关系.     

多模式项目支付进度的整合优化研究

首先明确了研究的假设条件并对符号进行了定义;随后分别从承包商和业主各自的角度构建了多模式项目支付进度的优化模型;在此基础上讨论了项目融资费用分担问题并对双方整合角度的多模式项目支付进度问题进行了界定,构建了由两个优化模型集成的双方整合角度优化模型,求解该模型可以获得使双方联合收益最大化且按照商定比例分担项目融资费用的支付进度安排;最后,通过一个实例的计算分析对本文的研究成果进行了说明.     

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.