基于时差效用的双目标资源约束型鲁棒性项目调度优化

进度计划的稳定性对不确定环境下项目的顺利实施具有重要影响。从活动自由时差效用函数的新视角度量调度方案的鲁棒性,进而,同时考虑项目工期和鲁棒性两个目标函数,构建了基于时差效用的双目标资源约束型鲁棒性项目调度优化模型(BORRCPSP)。针对模型的NP-hard和多目标组合优化特征,设计一种调整的快速非支配性排序多目标遗传进化算法(NSGA-II)求解模型。基于PSPLIB中的480个标准算例进行大规模数值仿真测试。采用获得Pareto最优解集合的算例比率、与最优工期的偏差以及Pareto最优解集合的规模和计算时间作为4个评价指标,实验数据的统计结果验证了BORRCPSP模型和调整的NSGA-II算法的有效性。结论表明,BORRCPSP的Pareto最优解集合可以给项目经理综合考虑项目工期和进度计划的稳定性提供定量化决策依据。     

资源约束下的活动网络时差算法及实现技术

提出一种特定的修正两阶段调度算法计算资源约束下活动的总时差和自由时差。第一阶段为正向调度过程,获得基准调度计划并确定各活动在优先关系和资源约束都可行条件下的最早时间参数;第二阶段基于第一阶段获得的时间参数,采用逆向混合调度生成策略,计算出每个活动在满足两个约束条件下的最晚时间参数,然后基于最晚时间参数和最早时间参数计算出资源约束下活动的两种时差。在得到计算公式后,基于面向对象的程序设计技术,开发了Visual C++代码实现所提出的算法,并采用一个实例说明了算法的求解过程。研究结果表明,本文算法是有效的,可用面向对象技术实现。