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。     

不确定条件下多目标R&D项目组合选择优化

应用模糊集理论描述R&D项目过程的模糊不确定性,建立了以模糊实物期权度量收益,模糊熵度量风险,模糊净现值度量费用的多目标R&D项目组合选择优化数学模型;运用定性可能性原理将模糊模型清晰化,并针对清晰型数学模型提出了一种改进的多目标遗传算法进行求解;仿真实验证明,实现的多目标遗传算法可以有效求解清晰型多目标R&D项目组合选择优化问题.     

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。     

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。     

优化建设项目费用支付的纳什均衡模型及其遗传算法求解

建立业主与承包商间就建设项目费用支付问题的完全信息动态博弈模型，以使业主与承包商的建设项目费用支付(或获得)现金流的净现值对最理想值的偏差最小为优化目标，讨论纳什均衡解，并运用遗传算法求得建设项目费用支付的均衡优化方案。应用本文给出的模型及求解方法，既可以较好地解决业主对建设项目费用支付的控制问题，也能够合理地兼顾到承包商的利益，是一种双赢解决方案。     

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。     

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.     

基于进度优化的大型项目激励机制模型

在项目管理实践中,业主通常会设立激励机制以确保项目按期完成,而承包商则会根据业主设定的激励机制合理安排项目进度.本文讨论了大型项目的激励机制,研究了业主和承包商的决策问题,建立了以项目收益净现值最大化为目标函数的Stackelberg主从递阶决策模型.通过各子项目激励强度的设定对激励机制进行优化,协调业主和各承包商的利益关系,进而实现业主收益的最大化.     

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.