多模式项目支付进度的整合优化研究

首先明确了研究的假设条件并对符号进行了定义;随后分别从承包商和业主各自的角度构建了多模式项目支付进度的优化模型;在此基础上讨论了项目融资费用分担问题并对双方整合角度的多模式项目支付进度问题进行了界定,构建了由两个优化模型集成的双方整合角度优化模型,求解该模型可以获得使双方联合收益最大化且按照商定比例分担项目融资费用的支付进度安排;最后,通过一个实例的计算分析对本文的研究成果进行了说明.     

基于联合视角的项目支付问题及其模拟退火启发式算法

从合同双方的联合视角出发,研究项目支付进度问题。其中,支付与项目事件相联系,任务是合理地安排支付事件、活动执行模式及事件发生时间,以使合同双方的共同收益最大化并使二者都能接受相应的安排。在对问题进行界定的基础上,构建由两个子模型构成的优化模型。针对问题的强NP-hard属性,设计包含两个子模块的模拟退火启发式算法,并在随机生成的标准算例集合上对算法进行测试,结果表明,该算法是求解问题的有效算法。最后,用一个算例对研究进行说明,得到如下结论:如果合同双方均按自身偏好进行决策,那么将会导致一种双输的结果;如果他们能够相互合作和协调,那么都可从项目中获得更高的收益。本文的研究可以为合同双方关于项目支付进度安排的谈判提供决策支持。     

基于效用理论的PPP项目融资风险分担比例模型研究

PPP模式作为一种新型的项目融资模式,有效解决了政府基础设施建设资金不足的问题,如何合理有效地分配PPP项目融资风险是项目取得成功的关键。本文采用效用理论建立投资方与政府融资风险分担的收益与成本效用函数,构建谈判地位非对称下投资方与政府的项目融资风险分担比例模型,并通过案例对模型进行验证。结果表明模型具有可行性,项目融资风险分担比例与双方的谈判地位密切相关,存在最佳项目融资风险分担比例,此时投资方实现收益最大化,政府实现成本最小化目标,获得较好的项目绩效。     

多模式项目支付进度安排的优化模型及求解

研究了活动具有多种执行模式的项目支付进度安排问题,目的是寻求使项目收益最大化的支付进度包括支付事件,支付量以及与之相联系的活动执行模式和事件实现时间的安排.在对所研究问题进行界定的基础上,分别从承包商和业主两个角度构建了问题的非线性混合整数规划优化模型,并设计了由满意支付事件集合搜索模块和满意事件进度搜索模块构成的双模块模拟退火启发式求解算法.借助一个算例对研究进行了说明,结果表明:业主和承包商对支付进度安排的偏好差异明显;承包商的收益随着支付次数和支付比例的增加而上升,而业主正好相反;双方的收益均与折现率呈显著的负相关关系.     

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。     

具有奖励惩罚结构的项目支付进度问题研究:双重角度

首先明确了研究的假设条件并对具有奖励惩罚结构的项目支付进度问题进行了定义;随后分别从承包商和客户两个角度构建了该问题的基本数学模型并将其扩展为基于时间和基于费用的支付模型;研究了奖励惩罚结构对合同双方收益的影响及其评价问题;针对问题的特点,开发了一种双模块模拟退火启发式算法;最后,给出一个算例的计算分析.     

基于随机合作博弈模型的PPP项目风险分担

风险分担是PPP项目融资模式需要解决的核心问题之一,不合理的风险分担不仅增加投资成本,甚至将造成项目融资的失败。基于随机合作博弈理论,构建了政府与私人集团的最优合作博弈模型。该模型在考虑参与方风险偏好的基础上实现了风险在双方之间的转移。数值分析表明,该模型既可以确定双方最优风险分担的比例,又可以使经过风险转移后的项目总风险有明显下降,实现了合作效率。     

多模式柔性资源约束型折现流项目进度问题研究

根据项目进度领域现有研究的不足，提出多模式柔性资源约束型折现流项目进度问题(MMFRCPSP-DCF)。柔性资源的引入放松了资源约束，扩展了活动模式的选择范围，从而可以在一般资源约束的基础上进一步优化项目进度，同时可以为承包商提供基于项目进度优化的资源租用或购买清单。从资源的柔性成本、完成各项事件的费用、业主的支付以及奖惩机制等方面对MMFRCPSP-DCF进行了分析，构建了以净现值最大化为优化目标的非线性整数规划模型，并通过算例对研究结果进行了验证。     

基于不同支付规则的MPPSP及其模拟退火与禁忌搜索算法

研究了基于不同支付规则的多模式项目支付进度问题.首先对所研究问题进行界定;在此基础上构建不同支付规则下的多模式项目支付进度优化模型,证明问题的强NP-hard属性;随后设计模拟退火及禁忌搜索两种启发式求解算法;在随机生成的标准算例集合上对算法进行比较测试,分析关键参数对目标函数的影响.结果表明:该文所开发的模拟退火启发式算法的求解质量要优于禁忌搜索启发式算法,而且这种优势随算例规模的增大而增加;此外,承包商收益随着支付次数与支付比例的增加而增加,随着折现率的提高而减小;基于时间、进展和费用支付规则下的满意解的目标函数值不超过基本支付规则下的对应值.     

现金流平衡约束下的Max-npv项目调度

首先对现金流平衡约束下的Max-npv项目调度问题进行界定,分析其不同于一般资源约束型Max-npv项目调度问题的基本特征, 提炼研究的假设条件;随后构建问题的非线性整数规划优化模型,借助现金流平衡约束将项目费用、支付与融资联系起来,实现现金流出与流入的平衡; 鉴于问题的特点及模型的组合属性,设计专门的模拟退火启发式算法对其进行求解;在随机生成的29160个标准算例上对算法进行测试, 结果满意：算法可以在平均8.90秒求解所有算例,满意解与其上界的平均相对偏差为9.79%, 平均变异系数为0.0024;最后通过一个算例对研究成果进行说明, 分析影响项目收益的各种参数,得到如下结论: 承包商项目净现值与融资费用率和质量保证金比例负线性相关,与支付比例和预付款比例正线性相关, 与质量保证期和折现率负指数相关.     

双边资金约束下基于公平偏好制造商的双渠道供应链融资策略

针对上下游企业均存在资金约束且制造商具有公平偏好特性的双渠道供应链,构建了“双边银行借贷”以及“银行借贷+贸易信贷”两种融资组合模式下的供应链融资决策模型,分析了企业初始资金规模、制造商公平偏好以及延期支付批发价敏感性等对各成员决策及收益的影响。最后,用数值分析验证并拓展结论。结果表明：企业初始资金规模、制造商公平偏好以及延期支付批发价敏感性的变化会对各主体决策和收益产生不同影响;供应链融资组合模式不仅有效解决了各主体资金约束困境,且零售商可能获得高于其无资金约束时所得收益。对比两种融资组合模式,发现当制造商延期支付批发价敏感性较低时,零售商倾向选择“双边银行借贷”融资组合模式;否则,其将偏爱“银行借贷+贸易信贷”融资组合模式。而对制造商而言,当其延期支付批发价敏感性较低时,其倾向选择“银行借贷+贸易信贷”融资组合模式;否则,其将偏爱“双边银行借贷”融资组合模式。     

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.     

基于双边资金约束供应链的均衡组合融资策略

针对上下游企业均发生资金约束的供应链,考虑了两种由交易信用与银行融资组合的融资策略,建立了包含供应商、零售商以及银行在内的动态博弈模型,分别给出了两种组合策略下的最优批发价,订货量以及贷款利率,进一步从供应链成员企业和银行的角度比较了这两种组合融资策略.最后通过数值算例分析了零售商的资金水平对供应链融资系统绩效的影响.研究发现:对于双边资金约束的供应链而言,延期付款与银行融资的组合策略为均衡融资策略;当供应链极度缺乏资金时,对于零售商和银行而言,提前付款与银行融资的组合策略为均衡融资策略,对于供应商而言,延期付款与银行融资的组合策略为均衡融资策略.     

优化建设项目费用支付的纳什均衡模型及其遗传算法求解

建立业主与承包商间就建设项目费用支付问题的完全信息动态博弈模型，以使业主与承包商的建设项目费用支付(或获得)现金流的净现值对最理想值的偏差最小为优化目标，讨论纳什均衡解，并运用遗传算法求得建设项目费用支付的均衡优化方案。应用本文给出的模型及求解方法，既可以较好地解决业主对建设项目费用支付的控制问题，也能够合理地兼顾到承包商的利益，是一种双赢解决方案。     

一种求解多模式项目支付进度问题的双模块模拟退火启发式算法

给出多模式项目支付进度问题的优化模型；随后对问题的解空间规模进行了分析，推断出解空间规模随项目活动教的增加呈指教形式增长的结论；鉴于这一结论，设计了由支付事件集争搜索模块和事件进度搜索模块构成的双模块模拟退火启发式算法；最后用从经典文献厦实际中获得的代表性算例对算法进行了测试，结果满意。     

基于随机活动工期的资源约束项目鲁棒性调度优化

项目进度计划的鲁棒性对于不确定条件下项目的顺利实施具有重要影响. 作者研究具有随机活动工期的资源约束项目鲁棒性调度问题, 目标是在可更新资源和项目工期约束下安排活动的开始时间, 以实现项目进度计划鲁棒性的最大化. 首先对所研究问题进行界定并用一个示例对其进行说明. 随后构建问题的优化模型, 设计禁忌搜索、多重迭代和随机生成三种启发式算法. 最后在随机生成的标准算例集合上对算法进行测试, 分析项目活动数、 项目工期和资源强度等参数对算法绩效的影响, 并用一个算例对研究进行说明, 得到如下结论: 禁忌搜索的满意解质量明显高于其他两种算法; 当资源强度或项目工期增大时, 平均目标函数值上升, 禁忌搜索的求解优势增强. 研究结果可为不确定条件下项目进度计划的制定提供决策支持.     

不同支付条件银行授信约束折现流项目调度

支付条件对于项目现金流分布并进而对承包商的项目收益会产生重要影响.本文基于这一现实情况,研究不同支付条件下的银行授信额度约束折现流项目调度问题.作者首先综述该问题的研究现状;然后对所研究问题进行界定,进而构建项目调度优化模型;针对问题的NP-hard属性,设计模拟退火启发式算法;在随机生成的标准算例集合上,对算法的绩效进行对比测试及验证;最后用一个算例对研究进行说明,并分析项目收益对关键参数的敏感性,得到如下结论:项目净现值随银行授信额度和截止日期的增加而边际效应递减地上升,随支付比例的增加而线性单调上升,随折现率的增加以负指数形式下降.本文的研究可以为承包商安排项目进度并优化现金流量提供决策支持.