带有活动重叠的资源受限项目调度问题建模与求解

在新产品研发项目中,常常通过活动重叠缩短工期,但是重叠会带来返工风险,进而造成额外的时间和资源的消耗.将活动重叠分为自然重叠和强制重叠,采用设计结构矩阵、紧前重叠活动时间因子矩阵、紧后重叠活动时间因子矩阵和重叠返工影响矩阵量化重叠返工对时间和资源的影响.以最小化研发项目工期为目标,建立了带有活动重叠的资源受限项目调度问题优化模型,并设计了改进的遗传算法进行求解.该算法采用基于优先规则的编码机制,并将考虑活动重叠的进度生成机制作为解码方法.实例研究结果表明,提出的考虑活动重叠的模型与算法,不仅可以缩短项目工期,而且同时使项目资源的使用更加均衡.最后在随机生成的算例集合上测试了算法的有效性.     

多重不确定因素影响的高端装备研制任务仿真建模

针对高端装备研制任务影响因素多、不确定性大、网络结构复杂等特点,采用蒙特卡罗仿真方法模拟其执行过程,用以估算研制任务的工期、成本、返工次数、失败率等。综合考虑子任务的工期和成本的不确定性、子任务之间的各种关系以及执行过程中的自环、返工迭代、重叠、失败、学习效应等,改进资源冲突处理规则,基于设计结构矩阵建立仿真模型,并实现了仿真算法。以某无人机研制任务为例进行应用研究,对仿真输出的工期、成本、返工次数、失败率等数据进行分析,并与相关文献中的数据进行比较。     

基于混合蚁群算法的产品开发过程优化方法

通过对迭代产品开发过程的分析,提出了将产品开发过程中设计活动被首次访问视为TSP问题中蚂蚁访问城市的思想,将Markov 过程建模方法与基本蚁群算法相结合,建立了混合蚁群算法对产品开发过程进行优化求解.示例表明该方法成功地将蚁群算法扩展到复杂产品开发过程优化问题,在考虑设计迭代以及设计活动完成时间服从任意分布的情况下,建立了产品开发过程优化模型,为该类问题的求解提供了一个新的思路和方法.     

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。     

活动重叠对缩短资源受限项目工期有效性研究

活动重叠是项目赶工的一种常用手段,但并非所有活动的重叠执行均能有效缩短项目工期.识别和评估项目中活动重叠对缩短项目工期的有效性,避免无效的活动重叠及资源的浪费,对于解决资源受限项目调度问题具有重要的理论和现实意义.针对现有进度生成机制在处理带有活动重叠的资源受限项目调度问题上的不足,本文建立整数线性规划模型并对小规模算例进行精确求解.在对求解结果统计分析的基础上识别影响活动重叠有效性的关键因素,为项目调度中制定重叠策略提供指导.通过一个算例验证预先识别有效的活动重叠对提升启发式算法性能和优化项目调度结果具有积极作用.     

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.     

复杂产品开发过程仿真与预测研究

为了更有效的对复杂产品开发过程进行预测分析,提出一种两层设计结构矩阵模型作为仿真的结构关系模型.建立了服从三角分布的时间与成本模型,采用拉丁超立方抽样法对该模型进行抽样并生成样本点.采用任务返工概率、返工影响与学习效应曲线来描述开发过程的迭代特征,对任务返工概率的变化调整、返工需求判断策略、多任务返工执行约束等问题给出了相应的仿真模拟方法.在此基础上提出了改进的产品开发过程仿真算法,并设计开发了基于Matlab的复杂产品开发过程仿真平台.最后,通过一个实例证明了该仿真平台的有效性和实用性.     

研发项目中重叠活动间沟通对返工风险的影响分析与优化

设计活动间的重叠是并行研发项目的基本特征,重叠可以缩短工期,但也会带来返工风险,并增加与重叠并行性相关的成本.为探索重叠活动间的多次沟通对返工风险的影响,本文构建了基于多次沟通-风险的重叠模型,建立了上游活动信息变更率和下游活动返工影响敏感度计算模型,在此基础上构建了活动返工风险和返工量计算模型及与重叠并行性相关的成本模型,进一步,以成本节约值最大化为目标函数,采用Fmincon算法优化得到了多次沟通时最佳的沟通次数和沟通间隔.最后,结合典型案例,在对重叠活动间沟通变量优化的基础上,对设计结构矩阵(DSM)进行排序优化并将优化结果进行仿真,结果表明本文提出的方法可降低项目时间和成本.     

基于Agent的项目组织和流程模型

为预测并行或复杂项目中大量涌现出的返工、协调和等待等"隐性工作", 基于Agent仿真和计算组织相关理论, 实现了经理论和实践验证有效的可计算项目组织和流程(CPOP) 模型. 该模型能对任务、流程、人员和组织进行建模, 模拟隐性工作的涌现, 输出工期、成本、质量、隐性工作和工作积压等定量结果, 评估项目组织与流程的匹配度. 这一模型有助于促进项目组织和流程设计的定量化研究.     

基于仿真的随机活动网络进度费用联合风险

针对复杂随机活动网络活动时间、费用随机性和相关性特点,采用蒙特卡罗方法随机抽取时间、费用样本,再利用乔列斯基因子分解法,将独立分布的时间和费用随机样本转化为相关的随机样本,建立了时间和费用为相关随机变量的随机活动网络仿真模型.通过算例结果的比较分析,说明新模型可以更准确地预测项目的风险概率,进行时间-费用交换分析以及进行项目工期和费用优化.     

Non-fragile guaranteed cost control for uncertain neutral large-scale interconnected systems

This paper focuses on the problem of non-fragile decentralized guaranteed cost control for uncertain neutral large-scale interconnected systems with time-varying delays in state, control input and interconnections. A novel scheme, viewing the interconnections with time-varying delays as effective information but not disturbances, is developed. Based on Lyapunov stability theory, using various techniques of decomposing and magnifying matrices, a design method of the non-fragile decentralized guaranteed cost controller for unperturbed neutral large-scale interconnected systems is proposed and the guaranteed cost is presented. The further results are derived for the uncertain case from the criterion of unperturbed neutral large-scale interconnected systems. Finally, an illustrative example shows that the results are significantly better than the existing results in the literatures.     

飞行器耦合系统的一种逐步逼近优化设计方法

阐述了飞行器耦合系统优化设计所面临的计算问题,包括计算量大,计算精度低等.分析指出了产生这些问题的原因在于计算中存在两重嵌套的循环.在上述分析基础上,提出逐步逼近的优化设计方法,在该方法中构造了一个非耦合的近似模型,并针对该近似模型进行优化计算,这样做将嵌套的两个循环过程转化为序列进行的两个循环过程.同时为了在保证精度的前提下提高计算效率,构建了一种近似模型逐步逼近真实模型的迭代格式.仿真算例表明了本方法的有效性.     

一类不确定线性系统容错保成本控制器设计

考虑了具有参数不确定性的线性定常系统,研究了带有执行器故障和不确定性扰动的保成本容错控制问题。在考虑更一般、更实际的执行器故障模型的基础上,给出了系统鲁棒稳定及容错保成本控制器存在的充分条件。通过求解代数Ricatti方程完成动态反馈控制器的设计。仿真实例验证了所得结果的可行性。比较不考虑故障的控制器与考虑故障的容错控制器的控制效果,进一步说明了对系统进行容错控制的必要性。     

考虑多重不确定性的托管药房物流调度优化

为有效控制药房托管的药品物流运营成本,本文首先结合时空网络架构,将托管药房的药品物流调度过程描绘成一种多层时空网络,继而将研究问题构建为优化领域中的多重货物网络流问题.在此基础上,综合考虑药品物流调度过程中的需求不确定性、配送服务时间不确定性以及药品供应成本的可变性,建立基于药房托管模式的药品物流调度随机优化模型并设计具有挑选规则的混合遗传算法进行求解.参数测试表明,当挑选判断系数设为0.6时,求解算法可以收敛到比较理想的解;算例分析表明,本文所设计的随机优化模型在各决策回合的解与完全信息模型解之间的逼近程度不一,但总误差仅为0.56%;敏感性分析则发现药房最低安全库设置存在一个最优均衡点.     

基于仿真优化的集装箱堆场大门系统规划研究

运用仿真优化方法对集装箱堆场大门系统规划问题进行了研究。建立了大门系统规划问题的数学模型，规划目标是在满足系统作业要求的前提下最小化大门系统的建设费用；根据系统作业中存在的不确定性、随机性活动的特点，建立了大门作业系统的离散事件仿真模型，并运用仿真模型与启发式算法相融合的仿真优化方法进行求解；运用案例分析验证了该方法的有效性，同时进行了敏感性分析。     

基于活动重叠的DSM项目时间计算及排序优化

研发活动之间常存在顺序重叠和反馈重叠,重叠并行性会加快项目的进度,但又存在返工风险.为此,采用设计结构矩阵(DSM)信息输出和信息输入时间因子矩阵及返工风险矩阵,以更完整地描述活动重叠及其对返工的影响.提出了基于顺序重叠的项目持续时间计算方法和基于反馈重叠导致的返工时间计算方法.针对某案例活动排序优化问题,采用遗传算法以基于重叠的时间计算模型为目标函数进行优化,项目的持续时间和返工时间得到了明显的降低.     

基于仿真优化的集装箱堆场资源配置研究

运用仿真优化方法对集装箱堆场资源配置问题进行了研究。首先,建立了堆场资源配置问题的数学模型,优化目标是堆场的资源利用率最大化的前提下,资源配置成本最小;然后,根据系统作业中存在的不确定性、随机性等活动特点,建立了堆场作业系统的离散事件仿真模型,并运用仿真模型与组合优化相融合的仿真优化方法对模型进行求解;最后,运用案例分析验证了该方法的有效性及其优势,同时进行了敏感性分析。