活动成本目标MMRCPSP并行调度方案

给出了考虑可重用资源约束的活动成本目标多模式资源受限工程调度问题的数学模型,结合多模式问题的特性给出了并行调度方案,提出了一种活动—模式联合调度策略,并设计了模式的优先调度规则,其中考虑了活动先序相关成本因素,包括悲观的先序相关成本因素、乐观的先序相关成本因素和折衷的先序相关成本因素。基于改造PSPLIB的算例测试表明,在考虑折衷的先序相关成本因素时所取得的计算效果相对较好,可以在现实工程调度中作为主要优先规则来使用。     

基于优先规则的活动成本目标资源受限工程调度

首先给出了该问题的数学模型,问题分析得出该问题也是一类NP完全问题,继而讨论了启发式方法进行问题求解的基本思想,基于此,结合活动成本目标的特性提出了问题求解的串行调度方案和并行调度方案,并设计了相应的几种优先规则,分析了算法的时间复杂性.基于改造PSPLIB中的单模式算例测试,并行调度方案的结果大多优于串行调度方案,而在最大最早完成时间和最大活动先序相关成本等两种优先规则下的调度方法计算效果相对较好.     

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.     

基于深度学习的RCPSP调度优先规则实时动态选择算法

针对资源受限项目调度问题,以最小化项目完成时间为目标,设计基于深度学习的调度优先规则实时动态选择算法,在每个调度阶段实时选择优先规则进行活动安排.通过构建深度神经网络模型,确定已调度项目在各阶段的项目状态与最佳优先规则之间的映射关系,再据此为待调度项目实时动态选择优先规则,结合串行调度机制生成最终调度计划.实验研究表明:实时动态选择优先规则算法表现优于文中所涉及的单一优先规则算法及混合优先规则算法,且具有更好的泛化性;此外,与元启发式算法相比该算法具有更高的求解效率.     

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.     

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.     

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。     

资源受限项目组合选择及调度的双层决策方法

在资源受限条件下,综合考虑项目选择与项目调度,以最大化项目组合收益为目标函数,建立了一般化的资源受限项目组合选择及调度问题的数学模型。针对问题特性,设计了双层决策方法用于求解该问题。上层决策采用改进的蚁群优化算法求解项目组合选择问题,下层决策则采用基于优先规则的多项目调度启发式算法。采用实验设计方法系统生成24个项目组合选择与调度问题实例,对算法效果进行了对比检验。结果表明:所设计的双层决策方法对于项目组合选择及调度问题具有较好的求解效果;所建立的数学模型与解决方案能够为决策者提供平均收益更高的项目组合。     

基于序贯博弈谈判机制的分布式多项目调度

设计有效的全局资源分配协调机制是解决分布式多项目调度问题的关键.基于多Agcnt系统建立以单项目完工时间为优化目标的局部调度模型,并设计基于正向逆向调度改进的遗传算法求解初始局部调度计划;综合考虑每个项目单位延期成本的差异,建立以多项目总延期成本为优化目标的全局决策模型,设计多回合序贯博弈谈判机制协调全局资源分配,并调整单项目局部进度计划;开展示例分析和不同参数下问题集的实验研究.结果表明:基于正向逆向调度改进的遗传算法求解初始局部调度具有较好的问题规模适应性和较高的求解精度;全局资源冲突越强,造成多项目延期越大且项目延期完工的风险也越大;采用序贯博弈谈判机制相比无博弈随机分配协调机制可以有效地降低多项目的总延期损失成本.     

考虑全局资源闲置成本的分布式RCMPSPTT

在考虑资源转移时间的分布式多项目调度问题中,增加考虑资源闲置成本,对于多项目共享资源的协调决策具有重要影响.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,并采用遗传算法求解初始局部调度计划;同时考虑项目延期成本、全局资源转移成本和闲置成本,以多项目总成本为优化目标建立全局协调决策模型,设计基于贪婪转移策略的序贯博弈谈判机制协调全局资源的分配和转移,并根据协调结果调整单项目局部进度计划;以MPSPLIB问题集开展实验研究.研究结果表明:协调时考虑全局资源闲置成本能更好的协调全局资源的分配和转移;与无博弈随机分配和转移的协调机制相比,基于贪婪转移策略的序贯博弈谈判机制可以有效地降低多项目总成本.     

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.     

基于IP-ACO算法的航天器测控资源调度技术

采用多目标蚁群优化算法对航天器测控资源调度问题进行研究。在分析中低轨道航天器测控特点的基础上,综合考虑包括测控时间窗口约束和设备切换时间约束在内的多类复杂约束条件,建立多目标航天器测控资源调度模型。在Pareto蚁群优化算法的基础上,引入蚁群社会中的分工协作思想并构建测控任务时间约束有向图,设计基于任务选择期望的状态转移规则和基于自适应网格技术的权重更新策略,从而提高算法求解性能。仿真实验结果表明该方法能有效解决多目标航天器测控资源调度问题。     

基于蚁群算法的Job-Shop多资源约束车间作业调度

针对多资源约束的车间调度问题,考虑资源种类变化的情况及资源在可用时间上的约束影响,建立了该类问题的通用调度模型。提出了一种基于蚁群算法的作业优化调度算法,在Job-Shop问题图形化定义的基础上,设计了状态转移规则、轨迹强度更新规则以及工序时间的决策规则,借鉴精英策略的思路,对多资源约束车间的具体调度进行了分析与实现。实例仿真表明,该方法对多资源的车间调度问题是可行的。     

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.     

基于TCPN复杂产品设计任务资源调度及应用研究

针对复杂产品设计任务模块资源调度冲突问题,在分析TCPN网中资源约束下基本结构的设计任务元活动变迁的输入与输出资源库所数量的基础上,构建基于TCPN网设计任务模块的资源约束TCPN模型,围绕资源约束TCPN网中同步活动任务变迁与非同步活动任务变迁,给出不同的资源约束调度规则,并设计完整的资源约束调度算法与修正算法,研究给出可调度的设计任务模块资源约束TCPN网.最后,以J企业某型号汽车研发项目为例,构建汽车底盘设计模块设计任务元的资源约束TCPN模型并进行求解,给出汽车底盘设计任务模块的可调度资源配置,实现汽车底盘协同研发资源约束TCPN网中的所有设计任务元活动变迁皆可调度.     

基于模拟植物生长算法的车辆调度问题

基于配送企业车辆资源的限制和客户需求时间窗的要求,在考虑外包车辆和配送入员加班的情况下,对带时间窗的车辆调度问题进行扩展研究.根据客户需求的随机性特点构建以最小化车辆配送总成本为目标的机会约束规划模型,并设计求解该问题的模拟植物生长算法.结合车辆调度具体实例,将模拟植物生长算法与遗传算法进行比较,结果表明该算法不仅可以获得最优解,而且提高了求解效率,是一种有效的方法.     

有时间窗的非满载车辆调度问题的遗传算法

有时间窗的车辆调度问题是一个典型的ＮＰ－难题,传统求解方法往往不能令人满意,本文将货运量约束和时间窗约束转化为目标约束,设计了基于自然数编码的可同时处理软、硬时间窗约束的遗传算法,实验分析获得了较好的结果。     

基于Pareto改进VNS-MMAS的定点修理任务多目标动态调度

针对战时定点修理任务重、修理时间有限、约束复杂的问题,进行了面向定点修理的战时装备维修任务多目标动态调度研究。提出了战时定点修理装备维修任务调度军事问题,考虑修理时间窗、非遍历性等约束,构建了战时装备维修任务多目标动态调度模型。采取分步求解思路处理修理小组分配以及修理任务排序两阶段优化问题,并从状态转移规则、信息素更新规则、先验信息获取3个方面对最大最小蚂蚁系统(max-min ant system, MMAS)算法进行改进,结合变邻域搜索(variable neighborhood search, VNS)算法增强算法的局部搜索能力,设计了基于Pareto改进VNS-MMAS算法实现模型求解,并通过示例仿真验证了模型及算法的科学性与有效性。     

基于合作博弈协商机制的分布式资源受限多项目调度

分布式资源受限多项目调度问题涉及多个项目的独立调度以及项目之间共享资源的协调分配,因此,解决该问题的关键是设计有效的机制获取协调全局资源所需的调度信息并据此配置全局资源.考虑每个单项目延期的影响程度不同,以最小化多项目总拖期成本为全局目标建立分层决策模型:考虑分布式多项目调度问题的信息不对称性和各单项目决策者的自利性,设计基于合作博弈协商机制的分阶段进化算法对问题求解.以MPSPLIB问题集开展实验研究,结果表明:采用合作博弈协商机制可以有效降低多项目的总延期成本,并且该求解机制对问题规模和资源冲突强度的变化有很好的适应性;自主Agent参与合作博弈并选择诚信策略可获得更高的单项目收益,同时多项目获得高质量的调度方案.     

资源受限项目调度中缓冲区的设定方法

基于资源受限项目调度(RCPS)的理论与方法,设计了一种项目计划中非关键链上工作缓冲区的设定方法.该方法综合考虑了工作在资源约束下的自由时间和根据根方差法计算的输入缓冲区的尺寸,分别针对每项非关键链上的工作设置时间缓冲区,既起到了保护关键链工作按计划执行的作用,又降低了项目净成本,同时避免了简单关键链管理方法因缓冲区设置而产生的工作间资源冲突.文中通过对资源受限项目调度问题(RCPSP)的标准问题库PSPLIB中典型案例的求解过程对算法的应用过程进行了描述.