大中型工程项目群柔性进度计划优化模型的研究

在项目群环境下,业主和承包人之间、不同承包人之间的工期关系发生了变化,受各因素影响合同项目工期具有不确定的特点,因此项目群工期优化时应考虑群关系和群工期完工保证率的影响．根据随机过程理论,分析大中型工程项目群工期的分布规律,研究合同项目及里程碑的完工保证率对大中型工程项目群工期优化的影响,据此构建了大中型工程项目群柔性进度优化模型,并结合案例对模型进行了应用研究．     

一种求解产品设计项目调度问题的启发式方法

针对产品设计项目(product design project,PDP)调度问题,考虑任务工期的随机性特点和任务的返工可能性,扩展了传统的优先规则计算方法.提出了一种启发式调度方法,采用扩展优先规则和随机串行调度生成方案,以项目交付期最小为目标构造调度方案.通过抽样得来的随机工期向量获得近优调度策略.在不同工期可变幅度下对方法进行测试,实验结果验证了该方法的有效性,并显示在任务工期的不确定程度和任务返工可能性较大时,采用随机调度方法解决PDP的调度问题可以获得更高质量的调度方案.     

浅析工程建设项目工期管理的方法

简要介绍工程建设项目工期管理的原则、工期确定与进度分析方法、工期成本优化方法和工期确定的方法。目的是选择适当的工期管理的方法。     

基于粒子群的多目标多执行模式项目调度

聚焦多目标多执行模式特点下的项目调度问题,通过建立工期、费用、资源和质量多目标函数,构建综合优化模型,同时运用粒子群算法解决工程项目多目标多执行模式优化问题.最后,通过一个应用实例计算,表明粒子群算法可以准确快速地解决该模型下的工程项目多目标优化问题,达到了项目调度中面对不同模式进行抉择,并且缩短工期、减少成本、均衡资源以及提升质量的综合的理想效果.     

项目计划管理在软件研发中的应用研究

针对软件项目经常延期的问题,应用项目计划管理的理论,对如何保障项目按期完成进行了系统的研究.以某企业PDM项目的工期估计和项目时间表制定过程为中心,讨论了在项目计划阶段如何合理分配资源、优化工作秩序等问题,为软件项目的科学管理和控制提供了借鉴.     

遗传算法在网络计划资源优化中的应用

将遗传算法引用到资源优化中，解决了“资源有限-工期最短”和“工期固定-资源均衡”两种优化问题，得到了比应用网络计划技术及数学规划方法更为满意的计算结果，克服了传统的资源优化方法不能保证解的最优性的缺点。在此基础上，还将上述两种情况综合进行多目标优化，获得工期最短资源均衡的优化结果，并通过实例验证了该方法的可行性和高效性，对于工程项目管理中资源工期优化具有实际应用价值。     

基于关键链的市政道路配套管线施工工期优化

结合市政工程进度管理过程中存在的资源受限度高、工序约束度大、施工团队流动性强等特点，采用关键链技术对工程项目施工工期进行优化.应用关键链法，通过启发式算法完成关键链的识别并用灰色理论与根方差结合计算缓冲区大小.然后，根据同分布中心极限定理计算工期优化后建设项目的完工概率，提出了市政道路配套管线施工的工期优化方法，并以西安市全运会主场馆周边迎宾大道某段管线施工项目为例进行验证.优化后工期缩短了5.6 d，并设置了3.4 d的缓冲区，使项目如期完工的概率提高了，带来明显的社会经济效益，也可为类似市政工程建设提供相应的参考.     

基于随机网络的工程项目进度优化

针对进度计划中工作个数众多以及持续时间常呈现不同的随机分布特征,综合分析了正态分布、0-1分布和均匀分布3种分布特征相混合的情形下工期的确定问题,并从概率论的角度对完工保证率进行了分析。考虑上述3种分布特征情形,建立了工期与保证率之间的函数关系模型,并运用蒙特卡罗模拟进行仿真运算,得出了各工期的保证率。最后通过案例模拟结果,验证了模型的有效性和正确性。     

奥运场馆建设项目工期风险度量框架

项目工期风险度量框架是对奥运场馆建设工期进行风险管理的基础。通过对项目建模理论的比较与综合以及奥运场馆建设风险识别和重要性排序结果,确定了工期风险源分类。通过风险发生链分析,从各风险源所属的重要风险中提取出工期风险变量,并根据专家意见对其进行了分解和修订。在框架的基础上,建立了项目风险特征图等风险分析方法。框架是对工期风险因素的系统化、结构化,为今后同类研究提供了理论支持。在该文基础上开发的风险度量工具已在奥运场馆建设中得到了实际应用。     

基于遗传算法的项目管理优化仿真研究

传统的项目进度一维优化扩展至有偏好的二维目标(进度、成本)优化,同时将成本优化目标分解为项目成本大小以及资源均衡度从而构成三维目标优化,将无资源约束的环境扩展至资源约束下的复杂环境,将局部搜索优化领域扩展至全局范围内的优化.在内容上,先对项目的单目标优化管理理论进行详尽研究并指出其现实的局限性,同时提出了智能启化式方法-遗传算法在资源约束下项目管理优化方面的优势.在此基础上本文构建了基于三维目标偏好的项目管理优化仿真模型,解决了项目管理优化理论中最为重要的两大问题:资源约束下的项目进度优化以及资源约束下的三维目标(项目进度、项目成本以及资源均衡度)的优化问题.为了验证此模型对以上问题的有效性,本文应用Matlab仿真技术进行仿真模拟并与传统方法做比较,从结果可以看出遗传算法能够更好的解决此类问题.     

奥运场馆建设项目工期风险度量框架

项目工期风险度量框架是对奥运场馆建设工期进行风险管理的基础。通过对项目建模理论的比较与综合以及奥运场馆建设风险识别和重要性排序结果,确定了工期风险源分类。通过风险发生链分析,从各风险源所属的重要风险中提取出工期风险变量,并根据专家意见对其进行了分解和修订。在框架的基础上,建立了项目风险特征图等风险分析方法。框架是对工期风险因素的系统化、结构化,为今后同类研究提供了理论支持。在该文基础上开发的风险度量工具已在奥运场馆建设中得到了实际应用。     

工程项目进度计划优化方法的研究

网络计划技术是当前工程项目进行进度安排与控制时普遍采用的一种方法，但网络的工期—成本优化问题至今没有得到很好的解决，该文根据“最大流最小截”理论，针对多年来难以解决的工期，成本优化问题提出了解决方法，并通过一个简单的单代号网络例题说明其优化步骤和数学模型，使工期一成本优化很容易在计算机上实现，该方法对控制工程进度、降低工程成本具有积极意义。     

基于机会约束规划的ERP实施方案优化模型

为了解决企业ERP实施规划方案中的时间、成本、质量不确定优化问题,结合PERT技术提出了基于机会约束规划的实施进度、实施进度-费用和实施质量优化模型及进度-费用-质量联合折衷模型.采用随机模拟技术通过Monte Carlo仿真给出了项目实施风险的概率估计,并利用嵌入PERT的基于随机模拟的遗传算法对模型进行求解.最后通过算例验证了文中提出的模型的合理性和算法的有效性,为企业ERP实施方案的规划提供了可靠的方法.     

CPM中工期分阶段控制及资源消耗均衡优化

本文为解决工程计划中分阶段控制工期问题,在CPM网络的基础上提出一种新的网络形式—连锁网络、及其相应的工期控制数学模型与计算方法;针对这种网络计划中的一种主要资源消耗均衡优化问题,给出数学模型及其求解方法,对多种资源消耗均衡优化问题提出简便的处理意见;并介绍了为实现上述两目标所编制的通用电算程序的功能及其适用性.     

约束条件下基于改进免疫算法的项目工期进度优化

为了提高约束条件下项目工期进度优化水平，采用免疫算法(Immunity algorithms, IA)对工期进度目标函数进行优化求解，并采用鲸群算法(Whale swarm algorithm, WSA)对免疫算法进行改进，以进一步提高IA队项目工期进度的优化精度。首先，对项目工期样本特征进行编码和向量化，确定约束条件和工期进度目标函数，然后以目标函数为抗原，建立IA工期进度优化模型。接着，采用WSA算法搜寻与抗原亲和度最高的抗体，通过WSA算法的猎物搜索、螺旋运动和包围运动等获得亲和度最高个体即为本次最优解。最后，IA根据抗体浓度可重新生成抗体，形成新的种群进行下次迭代求解最优适应度的抗体，获得的最优抗体即为工期进度调度结果。试验结果表明，在相同约束条件下，通过合理设置WSA参数和IA的浓度阈值，相比于其他工期进度优化算法，WSA-IA算法能够获得更优的工期和成本。     

时间—资源权衡协调问题的多目标优化决策模型

时间—资源权衡协调是以追求资源消耗费用极小和项目完工时间最短为目标，在满足项目工期要求下，根据项目活动时间的先后次序与可更新资源约束有效确定项目时间表。提出了一个具有资源约束问题的时间—资源权衡协调问题的多目标优化决策数学模型。在模型中，对相互冲突的项目工期与整个被消耗的资源费用是可权衡调节的。通过权衡协调和调节项目工期与整个资源消耗费用，得到了满足权衡协调关系的满意可行解，并给出了一个数值算例。此外，在对应于资源约束的Lagrangian松弛表示式中，给出了该二人对策问题的有关特性。     

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.     

项目工期、成本的关系与优化

本文就项目工期与成本的关系进行了阐述,并通过实例说明如何通过网络分析对工期与成本进行优化。     

基于膝点驱动进化算法的工程施工多目标优化

在传统的工期-成本施工优化体系上引入安全水平和环境影响两大目标,构建施工工期-成本-安全-环境多目标优化模型,采用膝点驱动进化算法KnEA进行多目标寻优。首先,构建工期-成本-安全-环境目标函数,其中安全目标函数的构建采用网络系统理论,构建工期-安全、成本-安全函数,环境目标函数考虑项目对环境的直接影响和间接影响; 然后,以工期天数、直接成本为输入,进行KnEA模型的参数设置,选取典型工程项目施工工序组合构建施工多目标优化模型。最后,利用KnEA算法求解,得到使工期-成本-安全-环境综合最优的工序执行模式组合的帕累托最优解集,与典型优化算法对比,验证了knEA算法在工程施工多目标优化中的有效性,从而证明了本文能有效指导施工过程的优化管理。     

世博项目的复杂性与工期和人力成本关系

以世博AB片区建设项目为例,基于任务和组织视角,借助仿真软件ProjectSim分别模拟了任务并行、任务分包、组织结构优化及组织成员优化4种情景下项目复杂性与工期和人力成本的关系,认为项目复杂性与工期和人力成本在某些情况下并不冲突.通过在关键职位增加相关人员可以使得项目复杂性、工期和人力成本三者得到同步优化.