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.     

关键链项目调度模型及遗传算法求解

对项目管理的关键链方法(CCM)进行了研究.在资源受限项目调度问题(RCPSPs)模型的基础上,引入关键链方法,建立了关键链项目优化调度模型.提出了一种基于优先权的关键链计划生成方案,该方案根据任务优先权排序生成积极计划,定义项目唯一关键链.将输入缓冲区作为虚任务对项目计划进行二次调度,解决了在嵌入输入缓冲区时产生的资源冲突问题.设计了一种混合遗传算法寻找最优任务优先权排序,实现对CCM项目优化调度模型的求解.最后,通过大量的仿真测试验证了所提出的模型和算法的有效性.     

甲供非商品化资源约束下可中断项目群调度模型

不可更新资源的约束会导致项目群中各合同项目开工延误甚至施工中断。针对不可更新资源受限理论研究存在的局限性,开展了多种甲供非商品化资源(NCRPE)约束下可中断项目群调度问题的研究。首先,由于资源分配多样性会给项目群进度造成不确定性影响,围绕项目群工期—延误成本双目标优化模型展开研究,采用改进编码方式的多目标粒子群算法(MOPSO)进行求解,获取项目群的资源分配方案,利用串行调度生成机制(SSGS)得到项目群进度计划;其次,将MOPSO算法和NSGA-II算法进行对比,通过IGD和HV两个指标来衡量MOPSO算法求解该问题的有效性;最后,结合实际案例,对模型进行求解分析。在甲供非商品化资源约束和项目可中断情况下,构建的项目群调度模型能够有效地实现项目群工期和合同项目延误成本的双目标优化。研究成果为业主合理分配NCRPE以及进行项目群调度提供理论依据。     

一类局域性多技能资源受限项目调度的新算法

多技能资源受限项目调度问题(简称MS-RCPSP)是项目管理中颇具代表性的调度问题,一般性问题以“资源全局受限”为特征.本文从新视角,针对实际中广泛存在的资源局域受限情况,以及反应性和应急性等情况,研究局域性MS-RCPSP;并重点考虑一类典型问题:项目某部分的平行活动,可用的资源量极少,甚至为1,但具备各活动所需技能,且可重复使用,需安排该资源顺序完成这一众活动,使项目工期最小化.虽是局域性调度,但项目系统性使其“牵一发而动全身”,难度可能不亚于全局性调度.本文从探索问题“局域性”特征入手,量化局域调度导致的项目工期延迟,并发展整数线性优化强对偶理论,结合Dantzig-Wolfe分解法,开发出伪多项式时间精确算法求解该问题;通过仿真模拟测试,验证该算法计算大规模问题案例精确解的优势.     

一种适应资源变化的电磁探测卫星动态调度方法

针对卫星资源随机故障(恢复)情况,结合电磁探测卫星约束特点,建立了基于条件约束满足问题(CCSP)的多星动态调度模型,提出了基于记忆效应Squeaky-Wheel Optimization(SWO)的电磁探测卫星多星动态调度算法.根据仿真数据进行实验及分析,表明该方法能有效解决卫星资源动态变化的电磁探测卫星多星动态调度问题.     

求解资源受限项目调度问题的改进粒子群算法

提出了一种求解资源受限项目调度问题的粒子群算法。根据资源受限项目调度问题的特点,依据向量相似度理论建立速度更新模型。在位置更新机制中,根据所谓向量速度和分量速度对粒子的位置进行移动。算法使用一种基于优先权排列的编码方式,该编码方式综合了基于优先权列表和基于排列两种编码方式的优点。采用被普遍应用的PSPLIB标准问题对该算法进行了大量的仿真测试,并与既有粒子群算法和其他智能优化算法进行了比较,结果显示本文所提出的算法对求解资源受限项目调度问题是有效的。     

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.     

基于动态多目标粒子群优化算法的资源受限研发项目进度

资源与进度优化调度已成为企业研发项目成功的关键。引入粒子群算法来解决这一问题，将普通粒子群多目标算法进行了改进，提出动态的多目标粒子群算法，通过采用VC＋＋编程语言对模型及其求解算法进行案饲仿真，证实了模型及算法的有效性与优越性。     

复杂时间约束的水利工程项目调度问题研究

水利工程项目的调度属于资源受限的项目调度问题,但现实中这类项目存在着一种复杂的时间约束,即项目中的某些活动在特定时间段内不允许执行.针对这类特殊约束,本文提出了一种新的资源受限项目调度扩展模型,设计了多优先规则的启发式算法进行求解.并在此基础上提出了一种混合遗传算法,构造了新的交叉算子同时结合精英保留和双对齐技术来改善解的质量.最后,用调整后的项目调度问题库(project scheduling problem library)大量实例验证了算法的有效性.     

基于粒子群算法的资源均衡

提出了将粒子群算法运用到型号研制项目资源均衡优化问题中的构想,建立了适用于资源均衡优化问题的粒子群算法模型,设计了基于非关键活动动态时差的资源均衡优化粒子群,构建了基于资源强度和活动实际开始时间的评价函数,给出了算法流程,并通过算例的计算分析,应用该算法得到的资源强度比初始方案的降低了88.38%,比P3软件及Project2002的结果分别降低了58.42%、74.48%,验证了该算法的可行性与有效性,同时还获得了若干个次优方案.     

Study on Resource Scheduling in Project Group Management of Offshore Engineering based on ACO

To solve the problem of resource scheduling in project group management, which is a crying problem in offshore project management, the ant colony optimization (ACO) algorithm was introduced. First, the similarities between resource dynamic scheduling problem and ant's food-seeking were analyzed and the meta-information was defined. Second, the dynamic scheduling model was proposed. Then, engineering practice in offshore project group resource scheduling showed that the resources can be allocated timely, dynamically and rationally by using this algorithm. The method can also be introduced into other related spheres. This study will give rise to project group management.     

复杂虚拟样机工程的项目管理技术研究

主要介绍了正在研究和开发的，支持复杂虚拟样机工程的项目管理系统COSIM-PM。COSIM-PM是虚拟样机支撑平台系统COSIM[1]中的重要组成部分，其特点是以多约束、多目标条件下进度／资源的管理与优化技术为核心，通过对人员／团队、时间进度、资源成本的计划、控制、跟踪、优化，支持复杂产品虚拟样机工程全生命周期管理和开发。给出COSIM-PM的系统结构、关键技术，详细的论述了资源优化中的资源均衡优化算法，概要的说明了虚拟样机工程中项目管理与工作流的关系和集成方式，介绍了COSIM-PM的典型应用。     

基于遗传编程和效用最优的网格资源调度及仿真

由于因特网的开放、动态性,传统的计算资源调度方法已不再适用网格计算.基于经济模型的网格资源管理和调度成为研究热点.针对计算市场模型中非线性效用最优化问题,提出了一种基于遗传编程改进的效用最优的网格资源调度算法.该算法使用遗传编程构造计算市场模型中的效用函数,使得计算复杂度控制为O(n).仿真结果表明该算法可以提高网格计算中的资源调度性能.     

关键链项目群进度管理的定量分析

论文从定量的角度,分析了项目群中一种资源以及多种资源的"多任务"情形,对关键链进度计划问题建立了数学模型,并引入遗传算法,使"多任务"现象转化成具有相应优先权的排序基因或染色体,对最优化进度和延迟成本构建了相应的算法.最后,通过算例证实此方法可以得出最优排序,同时能提供较多的替代方案,为关键路径法演变成关键链技术提供了定量支撑.     

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.     

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.     

资源约束条件下任务调度算法研究

如何解决资源约束条件下的任务调度问题，保证在资源使用存在冲突情况下, 多个任务高效执行, 其中合理的任务调度和资源冲突消解是影响任务执行效果的关键因素。基于工作流图模型提出了一套资源约束条件下任务调度的框架, 并针对调度过程中产生的资源冲突, 提出了两种任务调度算法: 一种算法通过任务关键度确定优先级, 并基于贪心策略和调整工作流图拓扑结构的方法, 在任务开始前确定任务调度方案; 另一种算法采取弹性资源调度的方式, 使产生冲突的任务优先在资源不足的条件下开始执行, 任务调度和执行交替进行。最后, 通过地震救援案例验证了相关算法可行性, 与求解资源约束条件下任务调度问题的两类典型方法中具有代表性的算法进行对比实验, 分析了所提两种算法的优势与意义。仿真结果表明，所提算法具有适用地震救援资源紧缺特点的优势。     

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.     

Hybrid algorithm for project scheduling with capacity constraint

Motivated by the projects constrained by space capacity and resource transporting time, a project scheduling probIem with capacity constraint was modeled. A hybrid algorithm is proposed, which uses the ideas of bi-level scheduling and project decomposition technology, and the genetic algorithm and tabu search is combined. Topological reordering technology is used to improve the efficiency of evaluation. Simulation results show the proposed algorithm can obtain satisfied scheduling results in acceptable time.     

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 .