基于项目拆分决策的多模式资源投入

结合一类实际生产决策需求,提出了基于项目拆分决策的多模式资源投入调度问题,并以资源投入最小化为优化目标,建立了问题的数学模型.针对模型特点,提出了包含项目拆分算法和多模式资源投入型项目调度算法的双层优化算法,其中项目拆分算法通过将作业在不同子项目之间有效移动获得合理的拆分方案,多模式资源投入型项目调度算法通过分析不同作业对时间约束和资源约束的影响来确定优先级规则,进而得到最佳调度方案.应用PSPLIB标准算例进行数据实验,结果证明了算法的有效性和可靠性.     

基于项目网络拆分决策的多项目协同调度问题建模

以大型工业品资源共享型节拍式流水装配过程为背景,提出基于项目网络拆分决策的多项目协同调度问题.根据装配过程作业的周期性调度需求,将单个项目的作业集合划分成共享资源的多个并行执行的协同子项目,以最小化节拍时间为目标,建立了项目网络拆分与项目调度同时决策的数学优化模型,设计了一种双层循环迭代算法以对模型进行求解.算法的上层是基于有效时序约束数量的作业划分构造型启发式算法,可在多项目网络之间调整作业的从属关系;算法的下层采用基于优先规则的启发式算法对上层拆分后的多项目网络进行求解,并将调度结果反馈至上层,通过循环迭代不断优化项目来调度计划.数据实验结果表明,所提算法能够有效提高资源利用率,且其求解质量和效率较高.     

资源受限的飞机总装脉动生产线节拍转换调度建模

以飞机总装脉动生产线节拍转换过程为实际生产背景,提出基于项目拆分的资源受限项目节拍转换调度问题,并建立了以最小化转换期时长为目标函数的数学模型。根据项目节拍转换调度问题的特点,采用双层迭代算法进行求解。结果表明：该算法有效缩短生产线节拍转换时间,对不同项目组合的优化程度为1.1%~23.4%。     

资源空窗期及任务可拆分的资源投入问题研究

考虑飞机装配过程中任务可拆分及资源存在空窗期的两大特性,对飞机移动生产线资源投入问题进行模型与算法研究.针对部分任务存在已知拆分模式及拆分惩罚的情形,设计了求解该问题的改进遗传算法,对传统实数交叉操作进行优化,提出了基于染色体适应值的交叉方法,并在数值实验中对相关参数的取值范围进行了敏感性分析;同时,提出了基于任务开始时间选择概率的变异机制.对满足优化条件的任务调度方案,结合空窗期的位置,评判各可拆分任务可否通过选取新的拆分模式重新调度执行,对不同情形进行总结归纳,通过局部操作进一步降低目标资源量.数值实验表明:通过本文算法对求解带资源空窗期的任务不可拆分问题与基本问题的结果对比,得到任务数分别为10、16、30、60、90算例的目标值平均增量达到4.3%;对求解本文问题与任务不可拆分问题的结果对比,平均优化率达3.5%,证明了本文算法的有效性,同时证明将任务拆分纳入考虑资源空窗期的资源投入问题中,可提高问题求解的灵活性,从而获得较好的调度结果.     

DLS和NGA结合的平台资源调度方法

研究战场环境平台资源调度问题,针对传统使用的动态列表调度算法易陷入局部最优,提出一种基于动态列表调度和小生境遗传算法相结合的求解方法。考虑任务激烈度来更准确地描述平台资源能力的动态损耗,以使命完成时间为指标,在保证平台资源利用率的前提下,采用具有全局性的小生境遗传算法,得到最优的平台资源调度方案。通过一个联合作战案例,得出所提方法作战使命完成时间更短,为战场资源调度提供依据。     

集装箱码头连续型泊位与岸桥集成调度

摘要：
针对集装箱码头泊位与岸桥两类资源分配的问题,提出了以最小化船舶总在港时间为目标、同时决策泊位与岸桥分配计划的方法,建立了连续型泊位和岸桥集成调度的数学模型.采用拆分决策对象的双层循环迭代算法对模型进行求解.算法的上层使用遗传算法优化船舶优先级和岸桥数目;下层基于船舶优先级决策泊位和岸桥集成调度计划,并通过数据实验证明了该算法的有效性和优越性.
关键词：
集装箱码头; 泊位分配; 岸桥分配; 集成调度
中图分类号： TP 29; U 691
文献标志码： A     

任务可拆分项目调度问题

经典资源受限的项目调度问题的前提之一是任务不可拆分,即每个任务只能被一次执行,中间不能停顿.但是在企业实际的项目调度中,许多任务是允许被拆分成若干次执行的.针对任务可拆分的项目调度问题提出了总项目工期最短的数学模型,该模型在任务较多、任务工期较长或时间粒度小时解空间很大,不利于精确求解.提出了一种结合邻域搜索方法的混合遗传算法求解该模型.给出了算法的编码方案、解码规则、适值函数、选择方法、交叉算子和变异算子的实现方法.最后通过算例验证了算法的有效性,列出了任务不能拆分和任务可拆分两种情况下算例最优解的甘特图.     

多技能资源投入项目调度问题的建模与优化

以大型工业品移动装配线为实际背景,针对多技能人力资源投入成本问题,建立了以最小化资源投入成本为目标的数学模型.针对该模型,提出了基于全局作业影响的改进调度机制的遗传算法,设计最小费用最大流多技能资源分配算法解决资源分配问题,通过基于全局资源水平影响的作业调度评估策略优化非关键作业的调度位置.最后利用改造的标准算例库PSPLIB进行数值试验,通过与CPLEX和文献算法对比,验证了本文算法的有效性.     

考虑人力资源排班的资源受限项目调度问题建模与优化

针对实际生产系统中人力资源以排班的形式进行生产活动的情况,提出考虑人力资源排班的资源受限项目调度问题,以最小化项目工期为目标建立了问题的数学模型.由于串行调度在传统任务列表编码对应的解空间下难以获得较优解,本文借鉴车间调度中析取弧的概念,提出了一种改进任务列表编码方式,通过在任务之间添加析取弧的方式扩大算法的搜索范围.此外,为提升遗传算法的局部搜索能力,在改进任务列表编码基础上设计分支定界搜索框架,对遗传算法得到的染色体进行分段深度搜索,并设计支配规则降低算法计算时间.结果表明:内嵌分支定界搜索框架的遗传算法能够提高求解质量,而设计的支配规则能有效降低算法的运算时间.     

一种实用的启发式资源平衡优化算法的改进

资源平衡优化问题即资源有限项目调度问题,是一个NP难问题,现在商用项目管理软件系统中的资源平衡优化问题多采用基于优先规则的启发式算法.通过定义一个新的作业集合和一个巧妙的修改动态参数的方法,使算法在实现上极大地减少了调度时间,进一步增强了启发式算法的实用性.     

单装单卸模式下集装箱装卸系统集成调度优化

从考虑三阶段作业的整体调度出发,对集装箱码头装卸设备调度进行集成优化,考虑了码头集装箱装卸作业中的设备的特点,以最小化系统所有集装箱作业的总完成时间（makespan）为目标函数,建立了一个混合整数规划模型.另一方面,考虑到大规模情况下不易求解的问题,以减少设备阻塞时间和空闲时间为目标,设计了基于岸桥阶段作业能力的轮廓适合启发式算法,求得集装箱码头集成调度问题的近最优解.通过数据实验,验证了算法的可行性和优越性.     

改进粒子群算法的云计算环境资源优化调度

针对云计算的资源调度问题,提出一种基于改进粒子群优化算法(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)的资源调度算法.对云资源调度问题进行分析,建立云资源调度的目标函数,利用PSO较快的收敛速度找到云资源调度问题的最优解,并根据每个粒子的适应度值自适应地改变每个粒子的速度权重,提高了全局寻优能力和收敛能力,同时在Cloud Sim平台对算法进行仿真实验.结果表明:IPSO算法减少了任务的平均完成时间,提高了任务处理的效率,具有很好的优化资源以及合理调度资源的能力.     

基于质量预测的飞机装配动态调度问题研究

为提高飞机装配调度计划应对装配质量不合格的能力,首先以两阶段近似动态决策为框架,研究装配质量与相关因素的映射关系和不确定性因素在不同决策周期的表现形式,并以最小化基于场景的项目工期期望值为目标函数建立整数规划模型;然后基于构建的飞机装配质量预测模型,设计了多层循环迭代搜索算法,算法第一层基于任务列表的编码方式优化任务执行顺序,第二层通过装配人员分配列表优化人员配置,第三层根据人员配置结果求解目标函数. 数值实验结果显示在工件质量预测值与实际值不一致的情况下,多层循环迭代搜索算法在任务开始时间偏差能够保持在2以下,表明该算法能够适应不确定性因素的变化,满足构建飞机装配动态调度计划的需求.     

多模式下装配式建筑工程资源受限调度方法

针对以往装配式建筑调度研究中,主要基于一个活动只有一种固定资源投入和固定工期的执行模式,而实际调度过程中多种资源投入和不同工期的多种执行模式普遍存在的问题,以及装配式建筑一体化建造建模方法的不足,建立以装配空间工期最短,以及在装配空间工期最短限定下的生产空间工期最短的多模式资源约束模型,在该多维空间调度模型的基础上,设计了一种搜索能力强、能有效求解该问题的布谷鸟算法(CS)。最后通过装配式建筑项目实际案例分析和遗传算法(GA)的性能对比,证明本文构建的调度模型和算法设计能有效的解决多模式下装配式建筑工程资源受限调度问题,丰富了装配式建筑项目调度这一领域的理论方法。     

资源受限项目调度模型的施工进度管理

综合资源受限项目调度问题的研究和实际建设工程项目施工进度管理的需求,提出广义优先关系下的差分进化人工蜂群算法的资源受限项目调度模型.其中差分进化算法用于处理交叉变异问题,人工蜂群算法用于处理寻优过程的各阶段推进,并以广义优先关系串行调度产生方案获得的总工期作为适应度值确定优先级编码.根据实际工程项目的应用进一步提出由逆向反推计算关键路径、关键任务的资源及历时优化、非关键任务的资源均衡等组成的资源约束进度管理方法.在eclipse环境下用Java语言进行编程,快捷准确地获得进度和资源相关的资源约束进度计划、约束资源分布情况,以及资源与工期的优化方案.     

一种改进的求解RACP问题的路径重连方法研究

讨论了在规定时间内以最小资源代价完成一项工程调度的问题(RACP),这是一个NP-Hard问题。现有文献针对RACP问题的研究较少,并且主要的求解方法是将RACP问题转化为若干个资源受限下的项目调度问题(RCPSP)。采用活动列表AL(Activity List)编码方案,引入路径重连方法直接对RACP问题进行优化;并针对路径重连的参考级更新过程进行改进。最后,基于PSPLIB测试用例库设计了算例,并与遗传算法进行了结果比较。实验结果表明基于改进的路径重连算法能够非常有效的求解RACP问题,且运行效果明显优于遗传算法。     

基于改进粒子群-蚁群融合算法的网格资源分配方法

为有效解决网格计算中的资源分配和任务调度问题,提出一种改进粒子群-蚁群融合算法.该算法通过改进的离散粒子群算法对信息进行优化调度,产生优选的调度列表,并通过该列表产生改进蚁群算法的初始信息素,有效克服了粒子群算法后期局部搜索能力差和蚁群算法前期盲目搜索的缺陷.理论分析和仿真实验表明本文算法具有较好的性能.     

大规模项目调度问题的分解和协调优化方法

为了解决大规模有资源约束的项目调度问题,提出一种串行分解和并行分解相结合的项目逐层分解方法,以便克服精确算法求解时间不可接受,而启发式算法解的质量较差的问题。根据该分解方法特点,提出基于采样选择的启发式协调方法,以及基于分枝定界方法的精确底层调度的子项目协调优化算法,并通过仿真分析了关键参数的选取。仿真结果表明,该算法解的平均质量明显优于相关启发式算法,并且求解时间能够满足工程上的要求,能够有效地提高大规模项目调度问题的求解质量,具有实用价值。     

基于析取图考虑物料搬运的Job Shop调度算法

为有效解决考虑物料搬运设备的Job Shop调度问题,建立了非线性规划模型及改进析取图模型.在此基础上,以最小化最大完工时间makespan为调度目标,构造了两阶段结构式启发式调度算法.第一阶段,将析取图分解为机床调度析取子图和搬运设备调度析取子图,提出一个双层递进启发式算法.上层利用分支思想求解机床调度析取子图,根据上层结果,求解搬运设备调度析取子图.在第一阶段解的基础上,第二阶段构造了基于块理论的调度优化启发式算法.最后对算法进行了仿真分析,结果表明所提出的算法是有效、可行的.     

解决批量流水线调度问题的离散微粒群算法

提出了解决以makespan为目标的批量流水线调度问题的离散微粒群优化算法.该算法采用了基于工序的编码方式,设计了新的粒子生成公式,通过局部搜索来提高算法的开发能力,从而使微粒群算法可以直接应用于调度问题.仿真实验表明了上述算法的有效性.