多模式资源约束型折现流时间-费用权衡项目进度

传统离散时间-费用权衡(DTCTP)项目进度研究以费用最小化为目标，无资源约束和间接费用，这与实际工程项目的实施不相符。提出多模式资源约束型折现流时间-费用权衡项目进度问题(MRCTCTPDF)，以净现值为优化目标，考虑项目执行中的各项资金流：活动费用、业主的支付及与奖惩机制联系的奖金(罚金)、项目的间接费用；并且将活动费用区分为不变费用和可变费用。建立MRCTCTPDF的数学模型，通过一个数值实例验证模型的有效性。结果表明，项目的最优进度安排与业主的支付行为及资源约束密切相关，这对承包商进行项目工期-费用权衡决策具有重要的借鉴意义。     

可更新资源受限的工期-费用权衡问题及粒子群算法

传统离散时间-费用权衡项目调度问题(DTCTP)中,可更新资源约束被忽略,将可更新资源约束引入DTCTP模型,形成可更新资源受限的工期-费用权衡项目调度问题(RRCDCTP)。在活动执行模式中增加可更新资源需求量,并考虑项目执行中的单位工期的可更新资源限量约束,基于可更新和不可更新两类资源的使用量计算活动费用。根据模型特点,提出一种求解该模型的粒子群优化算法。实例验证结果表明,当存在可更新资源约束时,在相同总费用预算约束下,RRCDCTP获得的最优项目工期比DTCTP获得最优工期长;同时,可更新资源限量越小,最优调度计划中具有浮动时差的活动数越少。     

项目群业主费用最小条件下费用优化

对于需要甲供非商品化资源的项目群而言，业主通过建立项目群共享资源池统一控制资源费用是业主支付项目群费用最小化的前提条件。在研究项目群甲供非商品化资源-费用优化问题时，首先，根据甲供非商品化资源的特点，定义了资源约束条件，并分析了业主统一管理甲供非商品化资源的优势；其次，为了使业主能够动态地控制项目群甲供非商品化资源生产与调度费用，分别研究并构建了工期固定下项目群实施前和实施过程中甲供非商品化资源-费用优化模型和再优化模型，并选用布谷鸟算法进行仿真实验；最后，结合项目群Z对模型进行验证分析。研究结果表明，与GA、PSO等经典优化算法相比，布谷鸟算法能更高效、稳定地求得甲供非商品化资源费用最小值，从而降低项目群实施前的优化费用、提高资源利用率，使业主支付费用最小。     

资源约束下的时间-费用交换问题研究

传统的活动网络时间 -费用交换问题着重研究如何通过增加费用压缩活动工期以实现项目费用最小 ,而没有考虑资源的约束 .考虑资源可用量限制情况下 ,建立了资源约束下的时间 -费用交换问题模型 .采用特殊编码方式为该模型设计了启发式遗传算法并编写了 VC++5 .0程序 ,用数值实例说明了该模型的合理性和程序的有效性 .该模型对项目业主和承包商之间的合同谈判决策具有借鉴意义 .     

多种资源约束的多模式折现流离散时间-费用权衡问题

针对带折现流的时间-费用权衡问题研究未充分考虑资源约束的现状,本文以净现值最大化为优化目标,从整个项目实施过程的视角分析现金流动情况,并将业主的支付、合同双方约定的奖励惩罚以及项目的间接费用考虑到目标函数中,综合考虑可更新和不可更新资源约束,形成多种资源约束的多模式折现流离散时间-费用权衡问题(MRCDTCTPDF)及其数学模型,设计了求解该问题的改进遗传算法,并通过数值实验验证了模型的有效性。结果表明在以净现值最大为追求目标时,业主的奖惩机制对承包商的影响作用较小,且在满足工期限制的前提下为非里程碑活动选择较长工期以推迟现金流出的做法更有利于承包商获取较大收益。     

多模式柔性资源约束型折现流项目进度问题研究

根据项目进度领域现有研究的不足，提出多模式柔性资源约束型折现流项目进度问题(MMFRCPSP-DCF)。柔性资源的引入放松了资源约束，扩展了活动模式的选择范围，从而可以在一般资源约束的基础上进一步优化项目进度，同时可以为承包商提供基于项目进度优化的资源租用或购买清单。从资源的柔性成本、完成各项事件的费用、业主的支付以及奖惩机制等方面对MMFRCPSP-DCF进行了分析，构建了以净现值最大化为优化目标的非线性整数规划模型，并通过算例对研究结果进行了验证。     

基于合成事件技术的项目群甲供非商品化资源的配置优化

甲供非商品化资源(the Non-Commercial Resource Provided by Employer, NCRPE)是项目群建设的瓶颈资源，它对业主投资和进度具有重要影响。首先，基于传统的资源优化理论与方法，综合考虑因非关键合同项目的时差使用所致的工期延误风险，研究并构建了以NCRPE的风险型费用现值最小为目标的优化模型，并引入了用于计算风险的合成事件技术；其次，设计了混合粒子群算法求解此模型；最后，开展X项目群的案例分析，计算得到最优解，并对比了最优资金费用现值方案、最早时间开工方案、最晚时间开工方案与传统资源均衡方案的结果。研究结果表明：最优费用现值方案不仅能够实现费用现值最小，同时还能在一定程度上确保项目群较高的完工概率和较低的工期延误风险。研究成果为业主制定项目群NCRPE的配置计划提供了一种新思路。     

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.     

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.     

基于仿真的武器装备研制系统性能风险评估

性能风险是指在预定的资源条件（如费用和进度）下,研制系统从原有设计水平向较高性能设计水平演进过程中技术性能水平达不到预期要求所带来的风险。根据武器装备研制过程中各子系统活动的研制失败概率及相应的多反馈分支,建立图示评审技术随机网络仿真模型,通过设定仿真时钟实现对研制工期的约束。对仿真输出结果进行统计分析,建立在研制费用与研制工期约束下子系统级和项目级性能风险概率评估模型,分析项目级与子系统级性能风险概率分布之间的关系。最后,结合某武器装备研制项目给出详细的分析过程,并已验证仿真模型和风险评估模型的实用性和有效性。     

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。     

基于序贯博弈谈判机制的分布式多项目调度

设计有效的全局资源分配协调机制是解决分布式多项目调度问题的关键.基于多Agcnt系统建立以单项目完工时间为优化目标的局部调度模型,并设计基于正向逆向调度改进的遗传算法求解初始局部调度计划;综合考虑每个项目单位延期成本的差异,建立以多项目总延期成本为优化目标的全局决策模型,设计多回合序贯博弈谈判机制协调全局资源分配,并调整单项目局部进度计划;开展示例分析和不同参数下问题集的实验研究.结果表明:基于正向逆向调度改进的遗传算法求解初始局部调度具有较好的问题规模适应性和较高的求解精度;全局资源冲突越强,造成多项目延期越大且项目延期完工的风险也越大;采用序贯博弈谈判机制相比无博弈随机分配协调机制可以有效地降低多项目的总延期损失成本.     

随机活动工期下基于总不确定成本的项目前摄性调度与反应性调度集成优化

从成本经济角度研究活动工期随机中断下前摄性调度与反应性调度在应对不确定因素干扰中的集成优化问题,目标是最小化项目计划与实施过程的总成本。构建以总成本最优为目标的前摄性与反应性调度集成优化模型;针对模型特征设计混合变邻域随机禁忌搜索启发式算法,并在ProGen生成的算例上进行全因子测试。结果表明：基于随机属性的混合启发式算法在算例规模较大时可以发挥较好的作用;通过合理设置基准进度中缓冲分配方案,可以通过牺牲部分鲁棒性的方式获得项目总成本的最优。     

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.     

基于活动重叠的随机活动网络时间费用模型仿真研究

活动重叠是压缩项目工期的手段之一,也是并行工程思想的重要体现。针对活动重叠模式特性进行了深入分析,在重叠机理研究的基础上,运用仿真工具分析了活动重叠条件下的时间费用模型。通过对仿真结果的分析,将活动重叠时的时间费用交换问题与活动压缩时的时间费用交换问题统一起来。     

基于合作博弈协商机制的分布式资源受限多项目调度

分布式资源受限多项目调度问题涉及多个项目的独立调度以及项目之间共享资源的协调分配,因此,解决该问题的关键是设计有效的机制获取协调全局资源所需的调度信息并据此配置全局资源.考虑每个单项目延期的影响程度不同,以最小化多项目总拖期成本为全局目标建立分层决策模型:考虑分布式多项目调度问题的信息不对称性和各单项目决策者的自利性,设计基于合作博弈协商机制的分阶段进化算法对问题求解.以MPSPLIB问题集开展实验研究,结果表明:采用合作博弈协商机制可以有效降低多项目的总延期成本,并且该求解机制对问题规模和资源冲突强度的变化有很好的适应性;自主Agent参与合作博弈并选择诚信策略可获得更高的单项目收益,同时多项目获得高质量的调度方案.     

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.     

An extended model for project portfolio selection with project divisibility and interdependency

In this paper, we develop an extended model for the project portfolio selection problem over a planning horizon with multiple time periods. The model incorporates the factors of project divisibility and interdependency at the same time for real-life applications. The project divisibility is considered as a strategy, not an unfortunate event as in the literature, in choosing the best execution schedule for the projects, and the classical concept of “project interdependencies” among fully executed projects is then extended to the portions of executed projects. Additional constraints of reinvestment consideration, setup cost, cardinality restriction, precedence relationship and scheduling are also included in the model. For efficient computations, an equivalent mixed integer linear programming representation of the proposed model is derived. Numerical examples under four scenarios are presented to highlight the characteristics of the proposed model. In particular, the positive effects of project divisibility are shown for the first time.