成组加工单元零件排序的研究

基于成组加工中作业计划的要求,采用组间排序和组内排序两次排序优化,构造了成组加工单元待加工零件的排序优化模型根据组内与组间排序的不同特点,采用了不同的方法,组内排序是在约翰逊-贝尔曼规则的基础上应用了新启发式算法;组间排序是先将待加工零件组的排序问题转换为平衡指派问题,再采用匈牙利算法进行排序二次排序模型为成组加工零件的排序提供了一个理想的解决方法     

成组加工单元零件排序的研究

基于成组加工中作业计划的要求,采用组间排序和组内排序两次排序优化,构造了成组加工单元特加工零件的排序优化模型。根据组内与组间排序的不同特点,采用了不同的方法,组内排序是在约翰逊－贝尔曼规则的基础上应用了新启发式算法;组间排序是先将待加工零件组的排序问题转换为平衡指派问题,再采用匈牙利算法进行排序,二次排序模型为成组加工零件的排序提供了一个理想的解决方法。．     

多目标混流装配计划排序问题

在总结混流装配线排序问题的优化目标基础上,给出了一种混流装配线排序多目标优化模型.采用一种染色体映射的策略,有效地解决了遗传算法中染色体变化后难以保证主生产计划约束的问题.对比计算的结果表明:多目标计划排序不仅能有效保证基于生产负荷平衡的目标和基于物流平顺化的目标的要求,同时还能减少装配中品种切换频繁的问题.     

生产计划的多目标群体偏差度决策及其支持系统

将定量的多目标生产计划模型和定性的群体决策规则相结合,建立了一个生产计划多目标群体决策系统.运用群体决策的偏差度分析,对该系统提出生产计划的群体偏差度决策的排序方法.同时,还研制了相应的生产计划群体决策支持系统     

一个生产计划问题及其多项式算法

生产计划是企业组织生产的依据，在企业的生产管理中起着至关重要的作用，本文从一家大型企业制定生产计划的实际原则出发，抽象出一个生产计划的排序模型，通过对模型最优解性质的讨论，本文给出求解该模型最优序列及相应的最优生产批量的一个多项式时间算法．     

露天矿最终境界的经济-生态一体化优化

基于规则块体品位模型和地表模型,使用锥体排除法产生地质最优境界序列和地质最优开采体序列.建立动态排序模型,对每个境界的地质最优开采体序列进行动态排序,使用动态规划方法以净现值最大为目标函数,找出最佳开采路径作为最优开采方案.根据每一个地质最优境界的最优生产计划选出净现值最大的境界作为最优境界,该境界的最佳开采路径作为最优生产计划,实现境界与生产计划同时优化.基于生态足迹理论构建矿山生态成本模型,结合各候选境界生产计划计算矿山生态成本,并纳入到露天矿境界中,使外生成本内生化,实现矿山项目评价和设计方案的“经济-生态一体化”优化.应用表明,生态成本对最终境界及矿山投资回报有重要影响.     

个生产计划问题及其多项式算法

生产计划是企业组织生产的依据，在企业的生产管理中起着至关重要的作用，本文从一家大型企业制定生产计划的实际原则出发，抽象出一个生产计划的排序模型，通过对模型最优解性质的讨论，本文给出了求解该模型最优序列及相应的最优生产批量的一个多项式时间算法。     

基于模糊综合评价的目标排序方法

目标打击排序是作战指挥决策中的重要问题,对作战效果影响较大.分析了作战过程中影响目标排序的主要因素,建立了典型目标排序的模糊综合评价模型.采用两两比较法确定模型中的权重,利用专家知识评估目标排序的影响因素并进行综合评价,实现了目标打击顺序定量评估.研究结果表明,本方法计算简便,是打击目标排序的一种有效方法.     

基于Pareto最优的多目标集成柔性协作计划与分批调度

针对工件在实际批量生产模式下数量过多时其柔性协作计划、柔性批量分割和调度排序的集成优化难以进行同步决策的问题,构建了一种以平均交货期满意度、模糊总生产成本、模糊完工时间、平均拖期可信度等为目标的集成柔性协作计划与模糊柔性分批调度模型,设计了一种基于Pareto最优的多目标求解算法,并根据求解过程中的特殊性,提出了包括协作染色体、批量分割染色体和调度排序染色体的集成编码方案以及Pareto综合寻优方案,最后通过仿真结果验证了该方法的有效性.     

空中交通管制自动排序系统研究

提高空中交通管理效率的客观需求促进了自动化空管系统的研发,空管自动化系统主要包括航空器轨迹合成系统和实时排序计划系统两个部分。文中主要讨论实时系统中排序模块的算法及其程序模拟实现问题。该算法主要针对进近空域内进场航空器排序的问题进行处理。在一定假设条件下,大量航空器的进场行为可以抽象成数学模型,而排序过程可以被定义为一个求最优值的函数。最后通过计算机程序验证该模型。     

基于工作流的资源受限项目调度研究

为了解决项目调度模型难以事先建立,或者所建立的模型不能反映项目中过程动态变化的问题,在基于有向图的工作流模型基础上,利用工作流时间管理和资源管理方法,研究了从工作流系统运行时所管理的多个过程实例中动态获取项目调度模型的方法。在此基础上引入了基于规则的调度策略对所得到的项目模型进行调度,调度时充分考虑了模型的全局性和算法的时间可行性。研究成果在所开发的工作流管理原型系统Cimflow中进行了应用。     

Fuzzy resource-constrained project scheduling problem for software development

This paper presents a new method to solve the resource-constrained project scheduling problem for software development. In this method,activity duration times are described as fuzzy variables and resource-constrained software project scheduling problems are described as fuzzy programming models. First,how to model the software project scheduling problem under the fuzzy environment conditions is proposed. Second,in order to satisfy the different requirements of decision-making,two novel fuzzy project schedul...     

基于流水作业的施工段排序方法

选择总工期最短的施工段施工次序是桥梁工程施工进度计划编制中的关键问题之一。通过对流水作业基本原理及方法的分析,提出了确定施工段最优施工次序的"最小间隔时间法"。结合工程实例,依据流水作业法的作图原则,给出了计算工序最小开工时间间隔、确定施工段最优次序的方法。结果表明,该方法可较方便地得出施工段的最优施工次序,所得的最优解有较高的可信度,是一种在不增加资源和额外投入的条件下有效缩短施工工期的新方法。     

通用项目管理系统模型研究

深入探讨了通用项目管理系统软件结构模型和工作流程,详细分析了项目控制循环中各阶段内容和计算方法．     

概率网络模型在水电工程中的应用研究

针对大型水电工程建设的特点，通过对概率网络模型与分析技术的研究，讨论了这种网络分析技术在工期论证和工程进度分析中的应用问题，并结合在具体工程中的实际应用，说明该种分析技术可为同类工程借鉴和应用，具有较好的应用前景和价值．     

基于遗传算法多目标优化的工程项目调度

在建设工程项目管理中,施工周期和项目成本的综合均衡管控是项目调度管理的最重要内容之一。然而,实际中两者的关系即相互关联又矛盾对立,任一目标的优化必然以弱化另一目标为代价。因此,工程项目调度管理问题是一类组合优化问题。为此本文提出了一种基于遗传算法的多目标优化建设项目调度模型。模型为项目管理者制定和评估工程完成最佳时间和成本最小化的的工程施工进度计划。计算模型主要分为三个模块：开发实用的建设项目进程调度模块;计算项目成本的管控模块;多目标搜索和识别项目时间和成本之间最优或接近最优解的权衡模块。最后,应用该模型分析了一个应用实例,并证明了模型的有效性,为项目管理者提供理论参考。     

基于项目拆分决策的多模式资源投入

结合一类实际生产决策需求,提出了基于项目拆分决策的多模式资源投入调度问题,并以资源投入最小化为优化目标,建立了问题的数学模型.针对模型特点,提出了包含项目拆分算法和多模式资源投入型项目调度算法的双层优化算法,其中项目拆分算法通过将作业在不同子项目之间有效移动获得合理的拆分方案,多模式资源投入型项目调度算法通过分析不同作业对时间约束和资源约束的影响来确定优先级规则,进而得到最佳调度方案.应用PSPLIB标准算例进行数据实验,结果证明了算法的有效性和可靠性.     

多模式下装配式建筑工程资源受限调度方法

针对以往装配式建筑调度研究中,主要基于一个活动只有一种固定资源投入和固定工期的执行模式,而实际调度过程中多种资源投入和不同工期的多种执行模式普遍存在的问题,以及装配式建筑一体化建造建模方法的不足,建立以装配空间工期最短,以及在装配空间工期最短限定下的生产空间工期最短的多模式资源约束模型,在该多维空间调度模型的基础上,设计了一种搜索能力强、能有效求解该问题的布谷鸟算法(CS)。最后通过装配式建筑项目实际案例分析和遗传算法(GA)的性能对比,证明本文构建的调度模型和算法设计能有效的解决多模式下装配式建筑工程资源受限调度问题,丰富了装配式建筑项目调度这一领域的理论方法。     

干扰情形下重复性项目快速修复策略模型与算法

重复性项目受到干扰事件影响后,如何使其低成本,快速修复到基准调度计划,是项目管理者面临的重要问题。本文研究了干扰情形下重复性项目的反应性调度问题。首先提出了一种新的快速修复策略模型,旨在使项目以较低的成本快速修复到基准调度计划;针对问题特点,设计了一种Q-learning与遗传算法结合的混合算法进行求解;最后通过一个高速公路项目和蒙特卡洛模拟验证了本文模型和算法的有效性。结果表明：本文所提出的修复策略可以显著降低反应性调度成本;在一定范围内,增加修复的范围可以有效降低反应性调度成本;Q-learning与遗传算法混合算法在该问题上的求解质量和效率优于遗传算法。本文可以为重复性项目管理者进行反应性调度提供决策依据。     

Scheduling Rules Based on Gene Expression Programming for Resource-Constrained Project Scheduling Problem

In order to minimize the project duration of resourceconstrained project scheduling problem( RCPSP), a gene expression programming-based scheduling rule( GEP-SR) method is proposed to automatically discover and select the effective scheduling rules( SRs) which are constructed using the project status and attributes of the activities. SRs are represented by the chromosomes of GEP, and an improved parallel schedule generation scheme( IPSGS) is used to transform the SRs into explicit schedules. The framework of GEP-SR for RCPSP is designed,and the effectiveness of the GEP-SR approach is demonstrated by comparing with other methods on the same instances.