研发项目中重叠活动间沟通对返工风险的影响分析与优化

设计活动间的重叠是并行研发项目的基本特征,重叠可以缩短工期,但也会带来返工风险,并增加与重叠并行性相关的成本.为探索重叠活动间的多次沟通对返工风险的影响,本文构建了基于多次沟通-风险的重叠模型,建立了上游活动信息变更率和下游活动返工影响敏感度计算模型,在此基础上构建了活动返工风险和返工量计算模型及与重叠并行性相关的成本模型,进一步,以成本节约值最大化为目标函数,采用Fmincon算法优化得到了多次沟通时最佳的沟通次数和沟通间隔.最后,结合典型案例,在对重叠活动间沟通变量优化的基础上,对设计结构矩阵(DSM)进行排序优化并将优化结果进行仿真,结果表明本文提出的方法可降低项目时间和成本.     

基于返工风险传播和预处理的研发项目流程DSM优化

为分析产品开发过程中的迭代对研发项目时间和成本的影响,本文首先研究了返工变更的传播过程,在直接返工概率和间接返工概率的基础上建立了返工因子设计结构矩阵(DSM),分析了返工变更传播和返工时间、范围对返工风险的影响.然后,提出采用返工预处理的方法降低返工影响强度,构建了预处理后的返工影响强度计算模型.进一步,基于返工预处理和返工因子DSM构建了项目净收益模型,并以项目净收益最大化作为流程DSM优化目标.最后,通过案例验证了本文提出的模型,优化与仿真结果表明采用本文提出的方法可有效控制返工风险.     

工程项目进度-费用优化的占线风险补偿模型

针对关键活动发生不确定性延误的项目进度{}\,-{}费用优化问题,从占线策略与竞争分析的角度, 设计了占线预赶工策略,给出了策略竞争比, 同时分析了一般赶工策略与离线最优策略的关系,得到了关于一般策略费用与最优策略费用比值的三条性质,进而证明占线预赶工策略是最优确定性竞争策略. 在此基础上,引入风险补偿模型, 设计了具有不同风险偏好的风险补偿策略,使具有不同风险偏好的项目管理人员可以根据自己的偏好与预期选择最优的风险策略.     

基于活动重叠的DSM项目时间计算及排序优化

研发活动之间常存在顺序重叠和反馈重叠,重叠并行性会加快项目的进度,但又存在返工风险.为此,采用设计结构矩阵(DSM)信息输出和信息输入时间因子矩阵及返工风险矩阵,以更完整地描述活动重叠及其对返工的影响.提出了基于顺序重叠的项目持续时间计算方法和基于反馈重叠导致的返工时间计算方法.针对某案例活动排序优化问题,采用遗传算法以基于重叠的时间计算模型为目标函数进行优化,项目的持续时间和返工时间得到了明显的降低.     

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.     

考虑质量传导的项目调度与人员配置集成优化

研究表明,质量问题是项目返工的主要原因之一,而人员技能水平是影响项目活动完成质量的关键因素。基于一般性的多技能资源受限项目调度问题,综合考虑人员技能水平以及活动间质量传导作用对活动完成质量的影响,进一步数学表达级联作用下的返工子网以及重构的项目网络,并结合一个大型船舶制造项目案例进行实验分析。对比实验结果表明：所提出的模型可有效平衡有限人力资源在不同活动间的分配,有利于减少返工风险的级联,缩短项目总工期。进一步,通过质量评估区间和人员技能水平参数波动的随机实验,验证模型对两类参数波动具有一定的鲁棒性。     

两种带有能力（Capacity）约束的报童风险模型最优策略

考虑了两种带有能力(capacity)约束的报童风险模型. 在这两种模型中,零售商是风险厌恶的(risk averse)并且能力是有限制的,采用了两种风险度量方法:下游风险度量和CVaR风险度量,在这两种风险度量方法下研究了零售商在能力约束条件下的最优订货策略,并进一步分析了零售商的风险厌恶程度对零售商的最优订货策略的影响.由于考虑到能力约束,使得问题最优策略更具有一般性.而且,研究表明经典报童模型是所研究的模型的一种特例.     

基于定价机制和产品差异的下游企业研发策略

以一个上游企业和N个下游企业构成的二级产业链为研究对象,研究了上游企业的定价机制和下游企业的产品差异性对下游企业技术研发活动的影响,并对上、下游企业在不同定价机制下的利润变化情况进行了比较,提出了上游企业促进下游企业进行技术研发活动的对策建议。     

活动重叠对缩短资源受限项目工期有效性研究

活动重叠是项目赶工的一种常用手段,但并非所有活动的重叠执行均能有效缩短项目工期.识别和评估项目中活动重叠对缩短项目工期的有效性,避免无效的活动重叠及资源的浪费,对于解决资源受限项目调度问题具有重要的理论和现实意义.针对现有进度生成机制在处理带有活动重叠的资源受限项目调度问题上的不足,本文建立整数线性规划模型并对小规模算例进行精确求解.在对求解结果统计分析的基础上识别影响活动重叠有效性的关键因素,为项目调度中制定重叠策略提供指导.通过一个算例验证预先识别有效的活动重叠对提升启发式算法性能和优化项目调度结果具有积极作用.     

交通信息对交通行为的影响和信息发布策略研究的一个新模型

本文在含两条并行路径的网络中建立了一个描述出行者对日常交通信息进行修正和路径选择的双层规划模型,该模型被转化成动态规划模型并分析其最优解.研究表明,存在一个最优的信息发布策略,使流量分布逐渐逼近系统最优.算例结果验证了理论模型的结论.     

向虚拟样机并行设计的任务调度方法

针对复杂产品虚拟样机并行设计中任务调度存在的开发时间凭经验主观假定、求解策略不易获得最优解等问题,建立了任务调度模型,提出了基于案例推理的任务开发时间估算策略,设计了基于遗传算法的模型求解策略。时间估算策略以设计单元以往完成任务的信息为依据,提高了时间估算的合理性;模型求解策略能够保证搜索空间的完全性,在满足任务间约束的前提下,快速求得最优调度,提高了求解策略的效率。最后用实例验证了方法的有效性,它能大幅缩短虚拟样机并行设计时间。     

考虑质量缺陷和再制造的闭环供应链批量热力学模型与优化

针对闭环供应链中缺陷品返工和回收品再制造所引起的系统的无序性,利用热力学定律对无序性所引起的管理成本进行量化,建立了传统的闭环供应链联合批量模型及基于热力学定律的联合批量模型,并优化得出最优的批量策略。通过仿真应用分析得出,应该采取较大的批量策略来减少无序成本的影响。     

具有协同效应的合作研发利益分配模型

在双边道德风险下,运用委托代理模型考察了具有协同效应合作研发的线性契约安排及研发投入策略.给出了协同效应存在下合作研发的最优线性契约,比较了与无协同效应下线性契约安排的差异,并探讨了造成差异的原因.考察了协同效应对研发投入和研发收益的影响,指出协同效应增大了合作双方的研发投入和研发收益,同时增大了双边道德风险对研发投入和研发收益的负面影响.最后讨论了协同效应的影响因素,并得到一些管理启示.通过数值算例验证了模型的合理性.     

基于DSM返工风险评价矩阵的项目优化与仿真

针对项目中活动返工的不确定性,由返工概率矩阵和返工影响强度矩阵共同构成了DSM返工风险评价矩阵,提出了基于返工风险的遗传算法(Rework risk GA,RRGA),同时考虑返工风险、反馈个数、反馈距离及活动的时间和费用建立了DSM优化目标函数,改进了传统遗传算法的变异算子和变异概率.通过对典型案例进行优化及其结果的仿真,验证了RRGA算法可明显降低返工导致的项目费用和时间,并降低其结果的波动性.     

基于博弈的蜜罐和入侵检测系统最优配置策略

根据网络攻防的工作量不对称、信息不对称和后果不对称,运用博弈理论与信息安全经济学,构建了蜜罐和入侵检测系统的信息安全技术组合模型。通过比较两种情况下公司和黑客博弈的纳什均衡混合策略,以及不同技术配置下人工调查概率的大小,探讨了入侵检测系统的检测概率和蜜罐个数对最优配置策略的影响,提出了配置两种技术时的预算范围,从而给出蜜罐和入侵检测系统技术组合的最优配置。最后,通过实例进一步验证了相关结论。     

基于DSM的研发项目流程多目标仿真优化

分析了复杂产品研发项目中流程结构的不确定性,采用设计结构矩阵对其进行仿真建模,并将设计结构矩阵调度策略嵌入仿真模型,建立了同时最小化项目工期和成本的多目标优化模型.提出了一种基于设计结构矩阵仿真与非支配排序遗传算法的混合优化算法,获取研发项目流程多目标优化的Pareto最优解.以某飞机初步研制项目流程为研究算例,验证了混合优化算法的可靠性和有效性,并对获得的最优流程结构进行了深入的仿真评价与分析。     

基于不同研发模式的零售商需求信息分享策略

构建了集中决策、供应商独立研发决策、供应商和零售商合作研发决策三种模式下的信息分享模型,研究了不同研发模式下零售商信息分享对供应链绩效的影响,得出了信息分享的价值,探讨了供应商研发模式选择以及零售商信息分享策略.研究结果表明,不管是独立研发模式还是合作研发模式,需求信息分享总是有利于制造商,但是只有在研发成本系数较低时,才有利于零售商.在研发成本系数较高时,即使需求信息分享可以提高供应商和供应链整体绩效,零售商也没有激励分享信息.针对这一问题,设计了一种基于谈判势力的信息分享补偿机制,促使零售商分享需求预测信息,使供应链达到帕累托最优状态.     

基于灰色关联分析的软件工作量估算方法

针对历史数据少、信息贫乏的软件估算问题,提出了一种基于灰色关联分析的工作量估算方法。首先结合灰色关联理论分析了项目特征与工作量的关联度,然后利用回归技术选取最优特征集;在此基础上,计算新项目和历史项目的关联度,并根据关联度大的项目估算软件工作量;最后通过4个典型的软件数据集对估算方法的性能进行分析。实验结果表明,该方法能够在历史数据少的情况下准确估算出软件工作量,其性能优于基于回归分析、BP神经网络和类比估算等方法;而选取最优特征后的灰色关联方法,由于剔除了与工作量相关程度低的特征因子,进一步减小了工作量估算的平均误差率。     

考虑司机收益敏感行为的网约车平台定价研究

各网约车平台因市场需求规模扩大纷纷推出不同的工资策略来吸引司机加入,其中主要有价格工资策略、固定补贴策略和冲单奖励策略.本文基于司机收益敏感行为构建以上三种策略模型,并比较这三种策略下司机的最优反应和平台的最优决策.研究发现:1)更高的奖励不一定能使平台获得更多的交易量; 2)虽冲单奖励策略能实现更多的利润,但该策略并不能获得更多的交易量; 3)当司机机会成本较低时,平台应采用价格工资策略;当司机机会成本较高时,平台应采用冲单奖励策略以获益更多.本文管理启示如下:平台设置激励策略时无需设置过高的奖励金额.以司机机会成本较低为主的三、四线城市平台可以价格工资策略为主;以司机机会成本较高为主的一、二线城市平台采用冲单奖励策略更优.     

纵向RJVs研发成本分担机制

针对一个上游垄断厂商和多个下游厂商组成的两层市场结构,构建模型分析了产量变化和利润变化两种成本分担机制对RJVs规模的影响,以及不同成本分担机制下,RJVs规模与研发费用、研发绩效的关系.研究结果表明上游厂商期望的最优RJVs规模总是大于下游厂商期望的规模.在产量变化分担机制下,上下游厂商期望的RJVs规模均随着研发费用的增大而减小;在利润变化分担机制下,上游厂商期望的RJVs规模随着研发费用的增大而递减,下游厂商期望的RJVs规模随着研发费用的增大而递增.