项目附加资源优化的整数规划算法

根据网络计划技术中的关键线路法ＣＰＭ的时间参数分析，提出了一个工程项目建设过程中附加资源的混合整数规划模型，使建设项目在充分利用自身已有资源的前提下得到附加租赁机械设备和附加资源的使用安排计划，并使所支付的费用最低     

时间和费用不确定的网络计划资源均衡优化

研究了基于网络计划活动的时间、费用是随机分布，且活动持续时间上费用分配（时间-费用模型）非均匀分布的工期固定-单资源（投资资金）均衡优化问题。对时间和费用具有不确定性的网络计划进行Monte—Carlo仿真以及仿真输出的统计分析，获得了n次仿真输出结果的代表性样本。以代表性样本的仿真输出数据构造一个确定性网络计划，并根据实际情况假定该确定性网络计划各活动持续时间上费用的分配服从Weibull分布，由此在整个周期内迭加得到一个多峰的Weibill时间-费用模型。最后，采用启发式的“削峰填谷法”对呈现“高峰”和“低谷”落差很大的，具有很强的不均衡性Weibill时间-费用模型进行均衡优化，得到了一个较为均衡的投资强度分布。     

考虑多运输方式的供应链生产计划多目标模型

描述了考虑多运输方式的分布式多工厂、多分销商的供应生产计划，以实现最小化提前／拖期惩罚费用、生产成本、产品运输费用三者的总额以及最小化供应链的活动时间为目标建立了多目标优化模型，通过模型转换和利用加权和法求解多目标规划得到了其生产计划调度方案。计算结果说明了模型的有效性和可行性。     

基于Petri网的施工进度建模及优化方法

构建并定义了基于时间Petri网的分级施工网络计划模型,定义了分级库所与任务变迁.在此基础上,对进度计划优化进行了研究.根据我国工程项目管理模式,为满足建筑施工进度计划优化需求,基于HNPC模型建立了一个二级网络计划优化模型;对资源约束工期优化进行了研究,给出了一种遗传算法的解决策略;以Petri网模型的变迁激发序列作为染色体进行计算,使算法和Petri网模型统一起来,并通过实例证明了采用本方法的有效性.     

一种两层生产计划问题建模及其遗传算法设计

研究了一种两层生产计划集成问题,上层为能力约束批量计划问题,下层为并行双机调度问题。采用单个模型来描述整个集成问题,目标函数由库存费用、缺货费用和加班费用三部分组成。对于该集成优化问题,设计了遗传算法整体求解,每个个体中同时包含了批量计划和作业排序的信息,并通过遗传算子的设计,避免了不可行解的出现。通过数值仿真实验,对三种不同规模的问题进行了计算,通过对计算结果的分析,验证了遗传算法的可行性和有效性。     

基于可靠性的软件构件费用分配最优模型

针对软件系统可靠性和费用分配问题,给出了一种基于可靠性的软件构件费用分配最优模型。将软件系统可靠性定义为软件构件失效率、操作剖面、构件使用矩阵以及软件无失效运行的规定任务时间的函数,详细描述了费用最优模型的建立和利用非线性规划理论求解模型的步骤。在求解过程中,将费用最优模型转化为Kuhn-Tucker方程,有效地处理了带有复杂计算的目标函数和约束条件的可靠性和费用最优分配问题。计算实例表明利用该模型进行可靠性和费用分配是可行的。     

新的Lagrangian松弛法求解CLSP问题

ＣＬＳＰ是在受能力约束限制下，确定Ｎ种不同的项目在给定的计划范围Ｔ内的第一时间段批量，使得在整个计划范围内项目总的调整费用和库存保管费用以及生产费用之和最小。     

基于优化资源流约束的模具多项目反应调度算法

针对模具多项目执行过程中由于任务拖期而导致的调度计划变更,提出了一种基于优化的资源流约束的反应调度算法. 首先利用基于优先规则的微粒群算法构建一个项目加权工期之和最小的初始调度计划,采用启发式算法建立并优化初始调度计划的资源流网络,并将关键链技术与资源流网络相结合,对初始调度计划进行合理的时间缓冲设置. 然后建立了以调度计划扰动费用最小为优化目标的反应调度模型,并用基于优先规则的微粒群算法进行求解. 最后,通过仿真计算分析了算法的可行性与可靠性,结果表明该反应调度算法在模具多项目动态调度中具有一定的应用价值.     

基于激励遗传算法的动态时间/费用优化

人们在处理网络计划的优化问题时,往往忽视了资金的时间价值,而且取得项目最大净现值的技术开发已经大大落后于对资源配置与资源优化的分析.本文建立了动态时间/费用优化的数学模型,提出了改进的激励遗传算法,并且将激励遗传算法应用于模型的求解.最后,通过分析比较,得出动态时间/费用优化的结论才更为可靠与准确的结论.     

考虑换乘费用的城市公交网络随机用户均衡配流模型及算法

文章在引用增广公交网络的基础上,考虑换乘次数对乘客出行时间的影响,引入换乘次数惩罚因子,给出了计算换乘费用的方法,并给出了乘客在公交出行中包括步行时间、等待时间、乘车时间和换乘时间以及换乘惩罚在内的路径费用. 在此基础上,构建了随机用户均衡模型来描述城市公交O-D需求在网络上的分配问题,证明了模型的最优解满足平衡条件,采用改进的MSA算法对模型进行求解. 最后,用一个简单算例验证了模型及算法的可行性和有效性.     

网络计划计算模型的统一

基于对搭接网络计划的分析 ,给出一组一般网络计划、搭接网络计划和流水网络计划的通用时间参数计算模型 .对于搭接网络计划 ,该模型比传统的计算模型概念更清晰、形式更简明、表述更严谨 ,便于应用 .     

模糊指派问题求解方法研究

讨论了模糊指派问题的求解方法 ,并给出了求解两模糊数差值的模糊方程解的定义 .基于此定义将传统指派问题的匈牙利法进行了推广 .并结合一算例进行了说明 .本文所讨论的模糊方程解 ,可用于确定模糊工序时间的工程项目网络计划计划问题中的关键路线 .     

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.     

多分配快递轴辐网络的枢纽选址与分配优化方法

快递网络枢纽选址与分配方案的优劣直接关系到快递网络的运营成本和服务水平, 是快递企业运作的基础. 本文详细分析了多分配快递轴辐网络的节点及连接关系、径路特征与形式等网络设计要素, 并分析了快递网络设计中的相关费用和运输时间预算; 在运输时间预算约束下, 以分拣费用、运输费用、中转费用之和为目标函数, 建立了多分配轴辐式快递网络枢纽选址与分配优化模型, 并设计了基于条件最短路的模拟退火求解算法, 最后通过算例验证了模型和算法的有效性.     

EPC模式下设计-采购-施工任务并行执行的多目标联合优化模型——基于z标记的多参量灰色GERT网络

针对EPC模式下设计-采购-施工任务并行执行的多目标联合优化问题，构建基于z标记的多参量灰色图形评审技术模型。首先，借鉴计划评审技术网络的建模思路，构建由3个分别表示设计-采购-施工任务执行流程的子图形评审技术网络图构成的多参量灰色图形评审技术网络分析模型；然后，在探讨正常执行活动与返工执行活动的时间与费用、费用与质量之间函数关系的基础上，提出基于三元区间数形式表征输入参量与输出参量不确定性的并行执行时间、费用与质量的矩母函数构造方法；其次，在分析设计-采购-施工任务并行执行下多参量灰色图形评审技术网络各参量求解方法的基础上，给出了该网络关键性时间节点开始执行时间与总执行时长的求解方法；最后，依据EPC模式下建设项目需求，分别构造了基于进度导向型与质量导向型的多目标联合优化模型，并以某会议中心项目为例，验证了所构建模型的有效性。研究成果为评估EPC模式下设计-采购-施工任务在并行执行过程中的进度、费用与质量目标的达成情况提供了科学的定量化分析方法，同时也为EPC模式在中国情景下的推广奠定了理论基础。     

带分段仓储能力决策的动态批量优化问题研究

本文考虑一个单一产品仓储能力决策和库存决策的动态批量集成优化问题.在这个模型中,长度为T个周期的计划期被划分成连续的若干段,每段初需制定该段的仓储能力决策,同一段中各期的期末库存水平均受限于该段仓储能力.假设每段仓储能力费用为仓储能力的非减函数,各期的产品订货费用为固定费用,库存保管费用是一个期末库存量的线性函数.利用分解技术和几何技术,本文开发一个计算复杂度为O(T~3)的动态规划算法.计算测试显示,该算法与求解混合整数规划(MIP)的商业软件相比,在计算时间上具有明显的优势.     

考虑随机需求和库存决策的多商品物流网络设计的优化模型与算法

提出一种将库存控制决策和设施选址模型相结合的优化方法,用来解决一类多商品物流网络优化设计问题, 网络内的用户需求是随机的且服从正态分布,优化设计的目的是在满足一定服务水平的前提下,最小化物流网络内包括建设费用、储存费用 和运输费用在内的总成本费用,建立了一个能同时描述设施选址决策和库存决策的多商品物流网络设计问题的非线性混合整数优化模型,并使用组合模拟退火算法对其进行求解分析,最后的算例计算结果验证了模型和算法的有效性.     

物流工程项目调度的最小贴现成本方法

运用工程网络(AoN)方法对工程调度模型进行研究，从而给出物流工程项目投资与调度模型，而且导出相应的线性规划模型。这不仅为现代物流工程项目投资和管理提供了可行的最小成本控制方法，同时给出工程调度模型求解新方法。     

基于MTO-MTS的钢厂合同计划方法

建立了基于MTO-MTS的钢厂合同计划的整数规划模型,模型同时考虑库存余材匹配和生产计划,以提前/拖期惩罚、交货时间窗内拖后惩罚、生产费用、库存匹配费用、合同违约惩罚总额最小为目标.根据模型特点,构造了对非可行解进行启发式修复的改进粒子群算法求解策略.仿真实验首先对参数设置进行分析,然后对多组数据进行了结果分析,并在相同条件下,对比了本文模型与分阶段考虑库存匹配/合同计划方法的实验结果,验证了本文模型和算法的有效性.     

基于概率联合分布的费用与进度联合风险估计

费用与进度联合风险是指在一定费用目标和进度计划联合约束下不能完成项目计划的风险.采用网络计划技术、Monte Carlo仿真技术、概率联合分布理论和回归分析方法集成的综合方法,建立费用与进度仿真模型,通过对仿真输出结果的统计分析和回归分析,建立费用与进度的边沿概率分布函数和条件概率分布函数,进而实现了费用与进度联合概率分布和联合风险概率分布的估计.最后,结合一个具有确定性逻辑关系但活动的费用和持续时间随机分布的网络计划算例,详细给出了整个分析和应用过程,验证了运用此方法获得的估计结果误差小、可靠性高.