基于浮动工时率的资源均衡问题研究

引入浮动工时率的概念，提出了结合浮动工时率和网络计划工序拓扑排序的一种新的编码解码方法．与一般的网络计划资源均衡中应用的遗传算法相比，可以避免遗传操作——初始化种群、交叉、变异中可能出现的一些违反网络计划工序间逻辑关系的非法个体的情况，具有简单、实用的特点，可在网络计划优化问题中推广．     

基于网络计划法的战场工程保障兵力分配模型

为解决战场工程保障时效性和兵力不足等难点,提出了一种兵力分配的建模方法,目的在于提供计算机兵力生成的算法基础.即采用网络计划分析方法,描述战场工程保障作业项目及其特征要求,确立兵力流在网络中的平衡与约束准则,据此构建基于"时间-兵力-闲置"优化的兵力分配模型;挖掘工程保障作业工序兵力需求呈现的"区间数""关键线路"的时间约束特征,给出了一种求解模型的网络迭代算法.该模型反映了战场工程保障任务的动态化特征与深层逻辑联系,是对工程保障多目标的控制与资源均衡优化.     

基于遗传算法的资源约束型项目进度问题的优化

基于仅有施工工艺逻辑关系的CPM初始计划,提出了一种新的多资源约束下施工计划优化的计算方法——遗传算法;针对资源受限项目特点,利用遗传算法的特性,对此问题设计了编码方式和解码规则、遗传算子、初始种群的产生方法等,并利用Patterson110标准案例对算法进行了测试,分析了算法参数对算法效果的影响。     

基于双基数子集表示的快速标量乘算法

为了减少双基数表示时间,提出双基数子集的概念,将存储空间和预计算时间从n2 降低到3n-2,同时给出求子集表示的贪婪算法.给出基于双基数子集的标量乘算法,由于搜索空间的降低,整数的双基数子集表示个数稍微多于双基数表示个数,新算法使用混合坐标进行优化.从运算量、存储空间上,将新算法分别与传统固定基点的窗口算法和Dimitrov的基于双基数链的算法进行比较,结果证明新算法显著优于前人算法.     

单代号搭接网络优化及成本管理的研究

我国所用的网络方法多是依据CPM法或PERT法来进行编制的.这种方法的特征是工序间的逻辑关系为紧密衔接的,也就是紧前工序完成之后,紧后工序才可以开始工作,在紧前工序与紧后工序之间,即不必要表示停歇,也不允许出现塔接现象.可是当有些工序之间不允许紧接着进行后续工作,而要求有一定时间的技术停歇或组织间断时.则就需要把这种停歇或间断时间列为不需要劳动力或消耗资源而仅占有时间的工序,把这种工序同样列     

基于粒子群算法的多项目资源均衡方法研究

针对传统粒子群算法容易陷入局部最优的缺点,提出利用动态惯性权重参数和模拟退火算法修改突变概率,进而改进传统粒子群算法,探讨各项目工期最短情况下的多项目资源均衡分配问题。通过对比试验表明,改进的粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法很好地实现了多项目的资源均衡优化,通过同比试验验证了改进PSO算法在解决不同规模多项目的资源均衡问题时的算法时间复杂度的线性增长性,很好地表达了人们的调度意图。     

资源受限项目调度模型的施工进度管理

综合资源受限项目调度问题的研究和实际建设工程项目施工进度管理的需求,提出广义优先关系下的差分进化人工蜂群算法的资源受限项目调度模型.其中差分进化算法用于处理交叉变异问题,人工蜂群算法用于处理寻优过程的各阶段推进,并以广义优先关系串行调度产生方案获得的总工期作为适应度值确定优先级编码.根据实际工程项目的应用进一步提出由逆向反推计算关键路径、关键任务的资源及历时优化、非关键任务的资源均衡等组成的资源约束进度管理方法.在eclipse环境下用Java语言进行编程,快捷准确地获得进度和资源相关的资源约束进度计划、约束资源分布情况,以及资源与工期的优化方案.     

考虑资金时间价值因素的多资源均衡优化

针对考虑资金时间价值因素的多资源均衡优化问题，构造了不考虑资金时间价值的多资源均衡优化模型，实现了项目中多种资源均衡的静态优化，在考虑资金利息的情况下，建立了资源资金的优化模型．在上述两种模型的基础上提出了考虑资金时间价值因素的多资源均衡优化数学模型；阐述了遗传算法的改进方法，提高了算法的性能，并在此基础上提出了基于改进遗传算法的模型优化求解流程；通过工程实例分析，其成果在工程施工多资源均衡优化当中的应用表明，本文所提方法可行且有效．     

公路施工组织网络资源优化的启发式算法

对于工期限定、资源均衡和资源有限、工期最短的2种资源约束情况，分别提出了逐步调优法和资源分配法2种启发式算法。在工期限定、资源均衡中，通过利用平衡性指标变动公式计算非关键工序的ΔHR值作为工序能否进行移动的判定界限，且应用平衡性指标HR作为网络计划实现优化的定量指标。在资源有限、工期最短中，通过计算每道工序的优先系数Pij，按其值由大到小作为各工序调整的优先准则，从而合理安排各工序的开始时间，以保证实现网络的资源优化。     

云计算环境下多信道联合均衡调度算法研究

针对传统资源调度方法存在执行时间跨度大、信道接入率低、资源负载不均衡等问题,提出云计算环境下多信道联合均衡调度算法研究.根据云计算环境下多信道通信链路优化时隙和多信道资源,构建多信道链路模型,提出信道端到端可靠性最大化优化模型,将优化问题转换为多信道联合均衡调度问题.利用多信道最优跨度和负载均衡算法对均衡调度问题进行求解.结合多信道数据处理和任务执行的特性,设计最优跨度和负载均衡双适应度函数,在种群进化初始阶段和接近收敛阶段对适应度函数做适当调整,完成多信道联合均衡调度.实验结果表明,所提方法资源调度的执行时间跨度小、信道接入率高、负载均衡程度好,能满足资源传输的实时性要求.