考虑供应不确定性与需求非平稳性的项目调度与材料供应集成优化

在工程建设中,项目调度与材料供应是相互关联和影响的,需要集成管理这两个决策事项.本文考虑供应不确定性与需求非平稳性,以项目总工期提前/延迟奖惩、施工活动开始时间偏离惩罚以及材料库存持有成本之和最小化为目标,研究项目调度与材料供应的集成优化.其中,材料供应主要涉及安全库存设置与分拨决策.该集成优化模型形式复杂,决策变量维度高,难以采用解析方法与传统仿真优化方法进行分析与求解.为此,设计了基于代理模型的优化方法来求解该模型.该方法的核心是采用代理模型来逼近决策变量与优化目标的函数关系,以减少方案评估时的计算成本,提高优化效率.算例分析验证了基于代理模型的优化方法的有效性,并表明项目调度与材料供应集成优化相比于独立决策可以节约成本.     

考虑随机离职的新产品研发项目组合多技能员工调度模型

研发人员随机离职事件对新产品研发项目组合调度具有重要影响.以多技能研发人员为调度对象,采用离散马尔可夫链描述人员离职过程,考虑人才培养战略收益、研发周期以及研发成本三个目标,建立了新产品研发项目组合调度随机多目标约束优化模型.采用自适应帕累托抽样算法求解模型,算法中采用马尔可夫蒙特卡罗抽样技术进行随机离职抽样,基于启发式串行进度生成机制计算确定性情况下目标值,采用快速非支配遗传算法(NSGAII)获取多目标期望值模型的帕累托解集.将算法和模型应用到国内某公司一种新的电气节能产品研发项目组合人员调度问题中,结果显示:随机模型较确定性模型更为贴近企业实践情况;设计的算法能够有效地求出问题的帕累托解集,收敛性能较好.研究结果可为企业进行随机离职情况下新产品研发项目组合多技能员工调度方案的制定提供有效的决策支持.     

考虑多技能人力资源的分布式多项目调度问题

在分布式多项目管理中，当考虑共享资源为多技能人力资源时，共享资源的指派涉及到"活动-技能-资源"的匹配关系，进一步考虑人力资源多技能异质的特性，还会导致活动实际执行工期会随着指派方案的不同而变化，因此，考虑共享资源为多技能人力资源的分布式多项目调度问题是一类具有很强现实背景和理论研究价值的NP-hard问题.基于多Agent系统，建立以单项目完工时间为优化目标的局部调度模型，以及多项目总延期成本为优化目标的全局协调决策模型；考虑人力资源多技能异质的特点，设计基于贪婪指派策略的序贯博弈谈判机制指派共享的人力资源；基于Ran Gen随机生成的多项目算例开展实验研究.研究表明：基于贪婪指派策略的序贯博弈谈判机制对于程度不同的资源冲突和不同规模问题的求解均具有较好的适应性，可有效降低多项目总延期成本，且求解效果优于随机分配策略；设计的优先指派技能水平高、掌握技能数少、工作时间短的全局资源指派策略，可获得较优的人力资源指派方案和多项目调度计划.     

资源约束下多项目调度的拓扑优化方法

为了有效解决带有项目优先权约束和资源约束的多项目调度问题,综合考虑项目调度过程中任务的时序关系和资源限制,以拓扑遍历方法为基础,提出了一种多项目调度问题的拓扑优化算法。该算法利用拓扑序列的特点,能够保证任务间的时序关系,采用关键路径任务优先、向后影响度大以及最小空闲时间等优先规则进行任务调度及资源分配。结合工程实例,验证了该算法的可行性。     

带有活动重叠的资源受限项目调度问题建模与求解

在新产品研发项目中,常常通过活动重叠缩短工期,但是重叠会带来返工风险,进而造成额外的时间和资源的消耗.将活动重叠分为自然重叠和强制重叠,采用设计结构矩阵、紧前重叠活动时间因子矩阵、紧后重叠活动时间因子矩阵和重叠返工影响矩阵量化重叠返工对时间和资源的影响.以最小化研发项目工期为目标,建立了带有活动重叠的资源受限项目调度问题优化模型,并设计了改进的遗传算法进行求解.该算法采用基于优先规则的编码机制,并将考虑活动重叠的进度生成机制作为解码方法.实例研究结果表明,提出的考虑活动重叠的模型与算法,不仅可以缩短项目工期,而且同时使项目资源的使用更加均衡.最后在随机生成的算例集合上测试了算法的有效性.     

考虑鲁棒性的Max-npv项目调度问题

为应对复杂环境下的不确定性因素对项目净现值产生的不利影响,本文提出现金流关键度(CFC)分散缓冲法,在现金流惩罚因子较大的活动前设置时间缓冲,实现由于活动延迟给项目净现值造成的损失最小化,并保证项目现金流支付尽可能按原计划执行.为验证该方法的有效性和可行性,在相同约束条件下,将之与Max-npv非鲁棒性优化模型进行对比分析.仿真实验结果表明,在低、中、高三种不确定性程度下,CFC分散缓冲法不仅在净现值相关绩效指标上有更优的结果,而且具有较好的鲁棒性.     

模糊多目标资源受限项目调度问题的优化方法

设计了一种求解模糊多目标资源受限项目调度问题的遗传局域搜索（GLS）算法,目标是生成近似有效解集以便决策者在决策过程中有更多的选择．算法利用线性加权效用函数将多目标组合优化问题转换为单目标组合优化问题,通过系统的方法生成目标权系数向量,对于每次生成的权系数向量,调用GLS算法求解以极小化效用函数为单一目标的子问题,由此生成的近似有效解集更加具有多样性．实验结果表明：本文算法可以针对多目标资源受限项目调度问题生成较好质量的近似有效解集,在多数指标上优于其它两种对照算法．     

基于改进蚁群优化的多目标资源受限项目调度方法

多目标资源受限项目调度是一类典型的NP难组合优化问题,具有广泛的实际应用背景.本文提出了一种带局部搜索的改进蚁群优化算法用于求解多目标资源受限项目调度问题,优化指标为最小化项目工期和资源投资.首先,采用改进的蚁群优化算法获取Pareto解集;其次,通过基于带逻辑约束的Insert和Swap邻域搜索方法对已获得的非支配解进行局部搜索,进一步提高算法的性能;最后,基于PSPLIB国际标准测试集的数值仿真实验与现有最好的算法比较,验证了所提算法的有效性和高效性.     

基于优化资源流约束的模具多项目反应调度算法

针对模具多项目执行过程中由于任务拖期而导致的调度计划变更,提出了一种基于优化的资源流约束的反应调度算法. 首先利用基于优先规则的微粒群算法构建一个项目加权工期之和最小的初始调度计划,采用启发式算法建立并优化初始调度计划的资源流网络,并将关键链技术与资源流网络相结合,对初始调度计划进行合理的时间缓冲设置. 然后建立了以调度计划扰动费用最小为优化目标的反应调度模型,并用基于优先规则的微粒群算法进行求解. 最后,通过仿真计算分析了算法的可行性与可靠性,结果表明该反应调度算法在模具多项目动态调度中具有一定的应用价值.     

基于集成粒子群优化的复线旅客列车优化调度

列车优化调度是一个大规模、复杂的数学优化问题。在优化过程中，考虑了特快旅客列车中途离开时间、普快列车中途离开时间和特快、普快和货车等三种列车的整个运行时间等因素。提出将模拟退火优化方法嵌入粒子群优化算法中，以此构建集成粒子群优化算法．在搜索过程中还加入变异探作来增加种群多样性，以避免早熟收敛．通过对青岛至广东高速轨道线738公里段的研究表明，集成粒子群优化算法局部搜索能力有显著提高，且搜索到全局最优解的概率更大。     

考虑潮汐的多港池港口船舶调度优化

针对多港池港口船舶调度优化问题,重点考虑大型船舶乘潮进出港口的影响,兼顾单向航道下进出港船舶间需保持安全航行距离、进出港时段交替条件及连续泊位靠泊限制等现实约束,以所有船舶总等待时间最小为目标,构建了混合整数线性规划模型.基于船舶调度问题的特点,提出了启发式规则,将原问题分解为五个子问题进而获得初始解,并设计了改进和声搜索算法求解.在数值实验中,将该算法的求解结果同下界对比,平均相对偏差为2.19%,且求解耗时均少于1分钟,验证了算法的有效性;将方案的求解结果同两种现行调度规则对比,不同算例规模下平均目标值优化率分别为13.30%和27.35%,可显著提高港口船舶服务效率,验证了方案的有效性.     

基于主体自治的项目群调度协同优化

"项目群化"在项目管理领域普遍存在。从战略高度,充分尊重自治主体的利益诉求和协调主体间冲突是项目群调度整体优化的关键。考虑总承包商和项目经理间的纵向交互与项目经理间的横向竞合关系的共同作用,研究基于主体自治的项目群调度的协同优化问题。以二元并行项目为例,构建由承包商和两项目经理3个子模型构成的协同调度优化模型,令三方决策主体满意度最大化。设计了有效求解该问题的模拟退火启发式算法,通过迭代逼近于令三方决策者均满意的解。通过算例实验与分析揭示理论模型的特征,探索现象背后的原因并得到管理意义上的启示。     

面向复杂航道的引航员与船舶集成调度优化

为提高复杂航道条件下港口的引航调度服务水平,本文研究了船舶和引航员调度的集成优化问题.本文考虑了潮汐、封航、安全距离以及单双向航道的对向避让等因素,以船舶延误成本和引航员调度成本最小化为目标,建立了整数规划模型.结合问题的特征,设计了一种两阶段变邻域搜索算法对模型进行求解.其中第一阶段讨论了引航员调度对于船舶延误的影响,求得了所有船舶和部分引航员调度方案的集合;第二阶段以传统调度规则得到的所有船舶和引航员的完整调度方案为初始解,使用变邻域搜索算法求解所有调度方案中最优的调度方案.最后,通过一系列数值试验验证了模型和算法的有效性.     

突发事件应急救援前摄性调度与反应性调度的集成优化

突发事件应急救援具有高度的不确定性与动态性,稳定可靠的救援计划及其合理有效的动态调整,对于应急救援的顺利实施具有重要影响.本文以企业生产事故与突发事件为主要对象,研究应急救援的前摄性调度与反应性调度的集成优化问题.作者首先对问题进行界定,构建前摄性调度优化模型以求得一个鲁棒性最大的基准计划,然后以此为基础建立调整损失最小的反应性调度优化模型.针对问题的NP-hard属性,设计专门的禁忌搜索启发式算法.最后,通过对一个实际井喷事故救援过程的求解分析对研究进行说明,得到如下结论:前摄性调度的鲁棒性与反应性调度的损失值之间,并不存在一个绝对的单调关系,通过反复多次的求解运算,可以找到二者之间平衡点,实现两种调度方式的集成优化.本研究可为突发事件应急救援基准计划的制定与动态调整提供定量化决策支持.     

资源多时间窗约束下的项目调度

资源受多时间窗约束在项目管理实践中时常出现,却在资源受限项目调度的研究中很少涉及。根据资源的多时间窗特点,建立以成本最小化为目标、考虑资源多时间窗约束的项目调度优化问题的数学模型,提出基于优先规则的倒推右移调度方法,开发相应的优先规则。经算例测试,对比分析资源时间窗在不同的配置水平下对项目成本和工期的影响,并对活动网络复杂性和不同的优先规则下的结果进行比较。结果表明,基于优先规则的倒推右移调度方法可以有效地求解问题,项目目标在倒推右移操作后有明显改善,考虑任务资源时间窗匹配和最小后序活动静态成本的混合优先规则求解效果较好。     

柔性资源约束下的项目调度问题双目标优化

资源短缺通常为项目延期的重要原因之一,项目管理者往往会考虑增大资源可用量来缩短项目工期,但增加资源量会导致项目成本的上升,因此,需要进行项目工期和成本的权衡.考虑资源可用量可变,用区间变量来表示,以项目工期和成本为优化目标,建立资源可用量可变约束下的多模式项目调度问题的双目标优化模型;提出一种基于非支配排序遗传算法的双目标混合遗传算法来获取问题的帕累托最优解,在算法中设计资源可用量上界的预处理方法和可行解的成本改进过程:求解示例和随机生成的算例集,分析算法的收敛性和解的多样性,验证模型与算法的有效性.最后,开展建筑项目应用研究,通过对求解结果的分析,说明求解帕累托解集的必要性,为项目管理者确定项目调度方案提供决策依据.     

多技能资源时间窗约束下可中断项目调度的分支定界算法

资源的多技能和时间窗属性是软件开发、工程设计、设备维修等领域在人力资源调度时常考虑的关键因素,而且在很多实际项目中,任务的执行允许中断.研究一类资源具有多技能和时间窗约束的任务可中断项目调度问题,建立了相应的整数规划模型,设计了一种分支定界算法构造搜索树进行求解,搜索树的每个节点代表一个任务组合,同时为减少分支节点数,提出了两个有效的剪枝规则,并设计了节点优先规则,对各节点任务组合则采用贪婪算法来进行资源约束判断.利用改进的PSPLIB案例库设计多组计算实验,实验结果检验了优选策略的有效性,经与CPLEX模型求解和基本启发式方法的对比揭示了算法在解决这类问题上的效率和有效性,求解结果可为实际项目调度提供决策依据.     

基于时间片段的多IT项目人力资源调度问题求解

针对多个IT项目的人力资源调度问题, 根据其在时间和人员方面的特殊要求, 可以将项目的演进时间划分 为相等的时间片段, 然后根据特定时间片段内的活动与可选人员之间的关系, 建立相应的人员调度方案搜索树. 将所有时间片段内的搜索树按顺序连接后, 可以得到总的方案树, 并列出所有的方案, 然后根据不同方案下得到的平均提前完工率和提前完工率方差, 找到最优解. 又为该搜索算法添加了启发规则, 使搜索空间急剧收缩, 极大提高了搜索效率. 基于该算法的特殊性, 可以将其用于求解许多具有与上述问题类似条件的资源调度问题. 本研究通过实例发现, 根据运算中的特殊规律, 该算法还具有进一步提取启发规则的潜力.     

考虑倒箱的混堆装船箱区内场桥调度优化

在混堆装船箱区中,提箱外集卡抵达时序的随机性增加了装船过程中的倒箱作业量,增大了堆场中场桥调度的难度,降低了堆场作业效率.针对该问题,重点考虑了内外集卡不同的优先级别、作业截止时刻和作业过程中倒箱量的影响,建立了以港方费用、作业过程中倒箱量两者最小为双目标的混堆装船箱区多场桥调度的数学模型.提出了一个带有滚动时域的启发式求解算法,并且为求解单个时域对应的子调度问题,设计了一个带有解空间切割功能并嵌入倒箱策略的遗传算法.通过仿真算例,验证了优化模型及算法的实用性与有效性.本文可以为实时的场桥调度提供决策支持.     

基于着色Petri网的复杂产品开发多项目调度建模研究

建立多项目调度模型已经成为复杂产品开发多项目计划和控制的基础。分析了复杂产品开发多项目调度的特点，指出目前已经提出的多项目调度建模方法不能全面的体现和描述上述特点，提出了用着色Petri网建立多项目调度模型的具体思路和方法，即在着色Petri网颜色定义的基础上，利用着色网的颜色、层次等特点描述多项目调度的相似性、开放性争层次性，利用着色网的守卫函数、孤函数和双向孤等方法描述多项目调度的冲突性、技术关联性争遮代性，文章简要阐述了模型实例和分析方法，最后给出结论和下一步工作。