可更新资源受限的工期-费用权衡问题及粒子群算法

传统离散时间-费用权衡项目调度问题(DTCTP)中,可更新资源约束被忽略,将可更新资源约束引入DTCTP模型,形成可更新资源受限的工期-费用权衡项目调度问题(RRCDCTP)。在活动执行模式中增加可更新资源需求量,并考虑项目执行中的单位工期的可更新资源限量约束,基于可更新和不可更新两类资源的使用量计算活动费用。根据模型特点,提出一种求解该模型的粒子群优化算法。实例验证结果表明,当存在可更新资源约束时,在相同总费用预算约束下,RRCDCTP获得的最优项目工期比DTCTP获得最优工期长;同时,可更新资源限量越小,最优调度计划中具有浮动时差的活动数越少。     

多模式资源约束型折现流时间-费用权衡项目进度

传统离散时间-费用权衡(DTCTP)项目进度研究以费用最小化为目标，无资源约束和间接费用，这与实际工程项目的实施不相符。提出多模式资源约束型折现流时间-费用权衡项目进度问题(MRCTCTPDF)，以净现值为优化目标，考虑项目执行中的各项资金流：活动费用、业主的支付及与奖惩机制联系的奖金(罚金)、项目的间接费用；并且将活动费用区分为不变费用和可变费用。建立MRCTCTPDF的数学模型，通过一个数值实例验证模型的有效性。结果表明，项目的最优进度安排与业主的支付行为及资源约束密切相关，这对承包商进行项目工期-费用权衡决策具有重要的借鉴意义。     

多种资源约束的多模式折现流离散时间-费用权衡问题

针对带折现流的时间-费用权衡问题研究未充分考虑资源约束的现状,本文以净现值最大化为优化目标,从整个项目实施过程的视角分析现金流动情况,并将业主的支付、合同双方约定的奖励惩罚以及项目的间接费用考虑到目标函数中,综合考虑可更新和不可更新资源约束,形成多种资源约束的多模式折现流离散时间-费用权衡问题(MRCDTCTPDF)及其数学模型,设计了求解该问题的改进遗传算法,并通过数值实验验证了模型的有效性。结果表明在以净现值最大为追求目标时,业主的奖惩机制对承包商的影响作用较小,且在满足工期限制的前提下为非里程碑活动选择较长工期以推迟现金流出的做法更有利于承包商获取较大收益。     

净收益最大化的时间-费用交换问题研究

有关时间－费用交换问题的研究主要集中在对活动的时间－费用函数关系类型与求解方法的讨论上,而没有考虑收入与资源对决策的影响,本文讨论了当收入与项目进程中里程碑的实现时间相关的时间一费用交换问题,提出了以净收益最大化为目标的优化模型,并设计了３种利用不同新解生成机制的模拟退火过程。通过对一个实例的对比计算说明了该模型的有效性,同时还利用随机产生的６０个实例对３种模拟退火过程的性能进行了测试。     

基于仿真的随机活动网络进度费用联合风险

针对复杂随机活动网络活动时间、费用随机性和相关性特点,采用蒙特卡罗方法随机抽取时间、费用样本,再利用乔列斯基因子分解法,将独立分布的时间和费用随机样本转化为相关的随机样本,建立了时间和费用为相关随机变量的随机活动网络仿真模型.通过算例结果的比较分析,说明新模型可以更准确地预测项目的风险概率,进行时间-费用交换分析以及进行项目工期和费用优化.     

基于活动重叠的随机活动网络时间费用模型仿真研究

活动重叠是压缩项目工期的手段之一,也是并行工程思想的重要体现。针对活动重叠模式特性进行了深入分析,在重叠机理研究的基础上,运用仿真工具分析了活动重叠条件下的时间费用模型。通过对仿真结果的分析,将活动重叠时的时间费用交换问题与活动压缩时的时间费用交换问题统一起来。     

时间-费用相关的随机活动网络仿真研究

针对复杂产品研发项目活动时间、费用不能准确确定,采用蒙特卡罗仿真方法,建立了时间和费用为相关随机变量的随机活动网络仿真模型。利用乔列斯基因子分解法,将独立分布的时间和费用随机变量转化为相关的随机变量,通过对仿真结果的分析,可以更准确地进行时间-费用交换分析,优化项目工期和费用。通过算例说明了仿真建模和分析过程。     

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.     

时间-资源协调问题的一个优化模型

提出了一个具有资源约束问题的时间—资源协调问题的数学模型、在模型里，对相互冲突的项目工期与整个被消耗的资源费用是可以建立在作为价格信息——对应的Lagrange乘子基础上进行协调，而有助于控制和监控任何时刻的资源利用情况、在对应于资源约束的Lagrangian松弛表示式里，项目工期与整个资源消耗费用可以解释为一种二人对策问题．     

基于虚拟代理的两阶段网格资源协同分配模型

由于网格资源的分布性和异构性,资源协同分配一直是网格计算的基础研究内容.针对资源协同分配中用户对费用和截止时间的约束,提出一种基于虚拟资源代理的两阶段协同分配模型.虚拟资源代理通过一个两阶段的分配机制来优化资源配置和价格方案,用于满足用户费用约束和提高系统资源收益.同时,虚拟资源代理利用队列系统建立资源工作模型,为用户任务提供量化的截止时问保证.仿真实验从任务截止时间违约率、资源收益和资源利用率三个方面比较了基于该模型的协同分配策略与传统策略的性能表现.实验数据显示,对具有费用和截止时间约束的任务,该模型能有效提高用户QoS满意度和系统资源收益.     

任务工期随实际开工时间变化的RCPSP精确算法

针对资源受限项目调度展开讨论 .与前人研究的侧重点有所不同 ,我们考虑了项目中每个任务工期随其实际开工时间而变化、任务对可更新 (再生 )资源需求的任意分布、以及可更新 (再生 )资源的最大供给量随着时间而变化的一般情形 .作为对前人研究结果的进一步推广 ,我们利用分枝定界技术 ,以及事件驱动的时间增量方式 ,成功地获得了这种一般的项目调度问题的最优解 .     

多种资源受限多项目排序问题的两层决策方法

分析了多种资源受限多项目排序问题的性质和特点 ,提出用两层决策方法建立这类问题的数学模型 .将基于直接搜索法的随机全局优化方法用于求解该问题的全局最优解 ,给出了具体的算法步骤 .计算示例表明 ,本文建立的模型和给出的算法能有效地求解多种资源受限多项目排序问题.     

砂轮破裂后磨床工作机构动态过程的仿真分析

提出了一种用于砂轮破裂后高效磨床动态过程分析的仿真方法。采用显式时间积分格式，磨床安全防护罩采用法向方向５ 点积分的ＨｕｇｈｅｓＬｉｕ 壳单元，等向强化弹塑性材料模型。砂轮、法兰、主轴及支座则采用一点积分的８ 节点实体单元。利用快速可靠的接触搜寻法及零能模式控制技术，可以准确地模拟砂轮破裂后高效磨床的动态过程，利用间接方法验证了该方法的可靠性，并给出了一个应用实例     

多目标主从向量集值优化Benson真有效解的最优性条件

借助 Aubin的 Contingent切导数建立了可微多目标主从向量集值优化弱 Benson真有效元的Fritz-John型最优性条件.     

求解度限制最小生成树问题的启发式遗传搜索算法

CM（1,1）模型一般以模型还原值与实际值平均相对误差检验模型的模拟精度。本文以模型还原值与实际值平均相对误差最小化为目标函数将CM（1,1）模型转化成一个不用进行灰微分方程参数辨识的优化模型，称之为改进的GM（1,1）模型，简称IGM（1,1）。IGM（1,1）避开了灰微分方程参数辨识时传统的优化无法求解，本文针对IGM（1,1）模型的直接建模。由于IGM（1,1）目标函数非连续，不可导，用传统的优化无法求解，本文针对IGM（1,1）模型的模拟特性设计了求解该优化模型的遗传算法并进行了算例验证，秋解结果表明了IGM（1,1）模型IGM（1,1）模型。     

生态经济投入占用产出的多目标优化模型及求解

尝试研究了建立于生态经济投入占用产出模型基础上的最优规划模型问题以及求解的可行性 .首先 ,给出了生态经济投入占用产出表及相关的环境费用系数计算公式 ;其次 ,建立了具有最小的生产成本、最少的要素占用以及最低的环境费用等多目标规划模型 ;最后 ,提出了以人 -机对话的互动优化 Z-W法求解此类问题.     

基于Agent的成本估算系统

致力于为产品设计提供快速、正确的成本估算信息反馈 ,设计和实现了合同网组织结构下基于智能体 ( Agent)的成本估算系统 .本文以反射型 Agent模型为指导 ,建立了用于成本估算的 Agent行为模型 ,并进一步用面向对象的方法论设计和实现了系统的 Agent模型库 ,提出并实现了基于消息的 Agent行为组织方法和基于 Agent的 Agent设计方法.     

基于资源流网络与时间缓冲集成优化的鲁棒性项目调度

针对工期不确定的资源受限项目调度问题,将鲁棒性资源分配和时间缓冲插入两种方法进行有效地结合,通过设计两阶段集成优化算法构建抗干扰能力较强的鲁棒性项目调度计划.第一阶段提出MEPC(minimizing expected penalty cost)资源流网络优化算法,通过对资源进行有效配置生成稳定的资源流网络.为进一步提升调度计划的鲁棒性,第二阶段通过固定第一阶段构建的资源流网络,设计EPC(expected penalty cost)缓冲优化算法,通过迭代方式在延期风险较大的活动前插入时间缓冲,实现项目期望惩罚成本最小化.最后通过大规模仿真实验从"解"鲁棒性"质"鲁棒性两方面来验证两阶段算法的有效性和可行性,结果表明通过将资源流网络与时间缓冲进行集成优化构建的调度计划不仅具有较好的完工性并且能更有效地应对项目执行过程中各种不确定性因素的干扰.     

中长期预测模型的GMDH两水平算法的改进及实证分析比较

两水平算法是以自组织原理为基础应用多层迭代、采用季节数据和年数据同时建模 ,在一定程度上扩大可预测范围 .主要用于复杂系统建模 .对算法作改进 ,使模型在对具有周期趋势的事物预测更加准确 .实证分析表明 ,对算法改进有效 .     

一种基于旋转最小-最大超盒的聚类算法

针对传统聚类算法无法解决复杂分布数据聚类的问题，本文提出了一种基于旋转最小-最大超盒的聚类算法。该算法首先对数据急归一化处理，然后借助旋转最小-最大超盒对样本空间进行划分，从而生成一系列的初始分类，最后利用类别间的可融合度概念将初始类别融合为最终的聚类。仿真结果表明，该算法在无需聚类数目的前提下，对复杂分布数据具有很好的聚类效果，其聚类性能与传统的FCA相比有极大的提高。