网络计划术中各工序间相关性的若干研究

提出并分析了网络计划技术中工序是存在相容和相益等各种关系，并在图示表达、理论计算和模糊关系矩阵分析等方面做了初步探讨，这些概念和方法在利用网络计划技术进行现代项目管理中，有着广泛的应用前景。     

网络计划技术中各工序间相关性的若干研究

提出并分析了网络计划技术中工序间存在相容和相益等各种关系．并在图示表达、理论计算和模糊关系矩阵分析等方面做了初步探讨．这些概念和方法在利用网络计划技术进行现代项目管理中，有着广泛的应用前景     

模糊网络中关键路线的工序时差差别方法

提出了模糊网络扣工序总时差和单时差的算法，同时给出了关键工序和关键路线的工序总时差别方法，最后，本文用实例说明该方法的正确性和有效性。     

模糊网络中K度工序分析

提出模糊网络中Ｋ度工序的概念，为分析Ｋ度工序的判别问题，给出了一般工序的若干性质．并结合分析Ｋ度工序的需要，讨论了模糊数的序关系．接着基于工序性质和模糊数序关系，提出了Ｋ度工序的判别方法．最后给出了计算示列     

群体网络计划系统模型和方法

从运用网络计划技术编制大型项目进度计划的需求出发 ,阐述了网络计划系统的模型——串网络法、分级网络法和多阶网络法 ,并以事件节点网络计划和工作节点网络计划为基础构造了他们的时间参数计算公式及其流程 .     

施工进度计划柔性网络仿真的不确定性研究

工程施工中应用柔性网络计算机仿真突破了传统的PERT只考虑单一关键线路的限制以及工序的持续时间均服从β分布的假定,也使得仿真工期与关键线路都具有了不确定性.一次仿真结果只相当于对系统模型的一次抽样,缺乏代表性.将网络计划仿真技术与风险分析技术结合起来,采用统计分析的方法确定仿真运行次数,对实际系统大量的动态仿真工期进行完工概率与风险分析,用"工序关键度"表征关键线路的概率分布结果,能够较好的描述施工进度计划的不确定性,为施工管理与决策提供更多的信息.     

多资源约束下的工序排序准则及其优化

在PERT和CPM中, 对于资源约束优化的工序准则大多数是采用最小时差法则, 本文提出了多资源约束下新的工序排序准则, 使工程计划安排满足资源约束, 且使总工期总可能不拖或拖延最少。     

模糊网络中关键路线的工序时差判别方法

提出了模糊网络中工序总时差和单时差的算法，同时给出了关键工序和关键路线的工序总时差判别方法．最后，本文用实例说明该方法的正确性和有效性     

网络计划模型中计算安全时差的一种模糊模型

在网络计划模型中引入工序完工隶属函数,并讨论了完工隶属函数的运算问题,结合完工隶属函数,给出了安全时差的计算模型,通过安全时差的计算结果,能够合理地反映出网络计划模型中潜在的不确定性的影响程度。     

一种根据普通紧后工序表绘制箭线式网络图的方法

提出一种根据普通紧后工序表绘制箭线式网络图的方法,例举了一个应用该方法绘制箭线式网络图的实例。     

基于多层Hopfield神经网络的配电网网络规划

分析了配电网网络结构规划模型,在此基础上提出用Hopfield神经网络进行网络结构规划.针对城市电网辐射状运行的特点,提出多层Hopfield神经网络模型、对应的能量函数以及参数选择规律.多层Hopfield神经网络的每一层对应于一个负荷点的供电线路,能量函数的建立同时考虑到各层的状态.提出一种新的基于多层Hopfield神经网络的配电网网络结构的规划算法,该算法通过使能量函数降到最低值,可以求得配电网网络规划问题的最优或近似最优解.新算法无需对线路编码、无需对数据进行归一化处理,更加易于编程实现.实例计算表明该方法可行、有效.     

Analysis of effect factors-based stochastic network planning model

Looking at all the indeterminate factors as a whole and regarding activity durations as independent random variables, the traditional stochastic network planning models ignore the inevitable relationship and dependence among activity durations when more than one activity is possibly affected by the same indeterminate factors. On this basis of analysis of indeterminate effect factors of durations, the effect factors-based stochastic network planning （EFBSNP） model is proposed, which emphasizes on the effects of not only logistic and organizational relationships, but also the dependent relationships, due to indeterminate factors among activity durations on the project period. By virtue of indeterminate factor analysis the model extracts and describes the quantitatively indeterminate effect factors, and then takes into account the indeterminate factors effect schedule by using the Monte Carlo simulation technique. The method is flexible enough to deal with effect factors and is coincident with practice. A software has been developed to simplify the model-based calculation, in VisualStudio.NET language. Finally, a case study is included to demonstrate the applicability of the proposed model and comparison is made with some advantages over the existing models.     

工程项目计划"关键性"问题拓展研究

工程项目计划中传统“关键”概念及其衡量指标存在着局限性。基于风险管理理论对网络计划中的“关键”进行拓展研究。对几个经典关键性指标———线路关键概率 (PCP)、工作关键概率 (ACP)和工作关键指标(ACI)进行了比较研究 ;鉴于各自的利弊 ,提出应将ACP与ACI相结合的管理思路。同时提出了一个表征项目整体关键 /风险水平的新指标PCI,着重阐述了各指标在项目决策与管理中的重要作用。用VisualC 开发了相应网络计划蒙特卡洛仿真 (MCS)软件NETSIMU ,并将其应用于一个工程实例分析。此研究成果有助于管理者全面而准确地把握工程项目计划中的关键     

基于深度强化学习的应急通信网络规划方法

针对应急通信网络规划传统算法对先验知识要求高、时效性不强等问题,提出一种基于深度强化学习的应急通信网络拓扑规划方法。研究了基于蒙特卡罗树搜索与自博弈相结合的网络规划样本数据生成方法,设计了基于残差网络的策略网和价值网,在此基础上使用Tensorflow库对模型进行构建和训练。仿真结果表明,提出的规划方法能够有效实现网络拓扑的智能规划,且具有较高的时效性和可行性。     

基于深度强化学习的应急通信网络规划方法

针对应急通信网络规划传统算法对先验知识要求高、时效性不强等问题,提出一种基于深度强化学习的应急通信网络拓扑规划方法。研究了基于蒙特卡罗树搜索与自博弈相结合的网络规划样本数据生成方法,设计了基于残差网络的策略网和价值网,在此基础上使用Tensorflow库对模型进行构建和训练。仿真结果表明,提出的规划方法能够有效实现网络拓扑的智能规划,且具有较高的时效性和可行性。     

基于神经网络的移动机器人路径规划方法

针对动态环境下移动机器人路径规划,提出了一种基于递归神经网络的实时路径规划方法。利用神经网络表示机器人的工作空间,每个神经元都只有局部侧连接。目标点位置神经元具有全局最大的正活性值,该活性值通过神经元之间的局部侧连接逐渐衰减地传播到整个状态空间,障碍物及其周围区域神经元活性值则被抑制为零。目标点全局地吸引机器人,障碍物局部地将机器人推开实现避障,从而能够在动态环境下产生最优规划路径。仿真结果表明该方法具有较好的环境适应性和实时性。     

KMG:考虑逆向物流的无人机路径规划策略研究

物流领域无人机派送正成为一种快捷高效的派件方式和应用热点.针对于正向、逆向的物流数据,无人机派送是国内外大型物流企业实施高效物流派送的重要手段.本文提出了一种融合拓展性K-Means++算法和遗传算法的路径动态规划模型(KMG),实现包含逆向物流的无人机调度策略.KMG模型将逆向物流路径融入正向物流路径之中,采用加权聚类算法确定不同属性包裹所需派送无人机的最小数量.在每一簇坐标数据的连通图中,采用遗传算法求解TSP问题,并对可行解进行编码,最终求解出最小欧拉回路.在仿真实验中,KMG模型比独立逆向物流派送的成本减少20.08%,使用拓展性K-Means++聚类计算的时间比传统K-Means算法缩短了298.85%.     

3D multipath planning for UAV based on network graph

According to the characteristic and the requirement of multipath planning,a new multipath planning method is proposed based on network.This method includes two steps:the construction of network and multipath searching.The construction of network proceeds in three phases:the skeleton extraction of the configuration space,the judgment of the cross points in the skeleton and how to link the cross points to form a network.Multipath searching makes use of the network and iterative penalty method (IPM) to plan multi-paths,and adjusts the planar paths to satisfy the requirement of maneuverability of unmanned aerial vehicle (UAV).In addition,a new height planning method is proposed to deal with the height planning of 3D route.The proposed algorithm can find multiple paths automatically according to distribution of terrain and threat areas with high efficiency.The height planning can make 3D route following the terrain.The simulation experiment illustrates the feasibility of the proposed method.     

基于层次任务网络的应急资源协作规划方法

应急响应一般涉及多个部门,各参与部门需要通过合理的协调方法规划应对方案,协同使用应急资源是不同部门间应急行动方案制定的关键.为处理规划过程实时产生的资源冲突,文章提出了基于层次任务网络(hierarchical task network,HTN)的多部门分布式协作任务规划框架,将规划方案行动的生成过程作为需要考虑的协作问题,并通过协作过程与规划过程的嵌套,减少规划无效方案而提高协作效率.其次,探究并设计处理重用性资源的协调机制,使用多种优先级判断规则消解资源使用冲突.进一步,在建立的协作框架和资源协调机制的基础上,提出基于HTN的协作规划算法.最后通过实验案例说明了应急资源协作规划方法的应用,并对本方法的有效性和相对于原有方法的效率优势进行了验证.