工程项目工期-成本-质量均衡优化

工程项目管理的重要内容之一就是对工程工期、成本、质量等目标进行综合均衡控制,而这三者又是相互关联的矛盾对立统一体,即三大目标中任一目标的增强必然以牺牲其他目标为代价。本文在对比分析了现有文献中关于质量问题的多目标优化模型——质量成本模型、质量可靠度模型、工期-质量曲线模型、赢得值模型等的基础上,提出了基于网络系统可靠度的质量模型,进而改进了工程项目工期-成本-质量三者的均衡优化模型,最后运用该模型对一个工程实例进行优化。在优化过程中,本文采用了基于免疫遗传的微粒群算法(IGPSO),优化结果证明了该模型的可行性和有效性,为项目管理者提供了有效的决策支持。     

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。     

工程项目工期成本质量模糊均衡优化研究

针对不确定环境中工程项目的时间、成本、质量均衡优化问题,在定义目标优属度的基础上,利用模糊多属性群决策效用函数理论,建立了工期、成本、质量模糊均衡优化模型,并基于模糊多模式网络计划技术,采用自适应遗传算法求解得到最满意的决策方案.最后,通过算例验证了模型的合理性和方法的有效性.     

考虑生态环境影响的大型建设项目多目标优化决策

大型建设项目是我国社会和经济发展的重要驱动因素,而决策是其关键环节,在很大程度上决定着其能否持久和充分的发挥作用。学界对于项目的工期、成本和质量这三个非常重要的方面展开了大量研究,而随着社会文明的进步,可持续发展战略进一步实践和落实,生态环境日益受到重视,逐渐成为与经济发展同等重要的关键要素,大型建设项目在决策阶段需基于生态环境的角度考虑项目价值。本文研究考虑生态环境影响的大型建设项目多目标优化决策,建立了离散时间-成本-质量-环境平衡问题(discrete time-cost-qualityenvironment trade-off problem,DTCQETP)的多目标优化模型及其算法,将最小化工期、最小化成本、最小化质量缺陷和最小化环境影响作为目标函数,然后,基于该模型的特征提出了模糊自适应混合遗传算法用以来求DTCQETP的最优解,最后,锦屏二级水电站大型深埋隧道群建设项目作为一个真实的案例来证明该优化方法的经济有效性、技术有效性以及社会生态有效性。与现有模型相比,该模型更加接近实际,不仅将三维的时间-成本-质量、时间-成本-环境平衡模型拓展为四维的时间-成本-质量-环境平衡优化模型,而且还考虑了环境影响的模糊不确定性。特别是,本文假设环境影响特征是模糊数,用一定的置信水平和假设水平来描述,因此用模糊逻辑来处理一定执行模式下的项目环境影响。     

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.     

风险型多任务众包项目任务分配模型及应用

现有众包项目任务分配研究主要集中于单一任务以重复分配策略获取较高质量,问题相对简单。现实中项目任务需要进一步分解以降低其复杂性,再将分解后较简单的项目子任务发包给能力较强的众包者,并需要站在整个任务网络角度建立起优化模型来求解任务分配问题。本文在考虑众包工人的能力风险下,将承包者能力风险及其带来的成本纳入模型,建立了以项目工期最小化、成本最低以及承包任务人数最少为目标的多目标任务分配模型,并提出了求解优化模型的启发式算法。研究表明目标的优先级不同以及是否考虑承包者能力风险结果有较大不同,能力风险成本将增加项目总体成本,具体实例验证了该算法的有效性和优越性,本研究对众包平台任务匹配服务有一定的赋能价值。     

速度时变的多中心半开放式车辆路径问题研究

针对多中心半开放式车辆路径问题,考虑软时间窗约束和车辆速度变化情况,构建了最大化平均客户满意度、最短配送距离和最小配送成本为目标的优化模型,并设计了两阶段求解算法。基于自适应网格密度法和邻域拥挤密度法对多目标粒子群算法的外部档案进行维护及选取全局最优粒子,提高算法的收敛性和后期种群多样性,以获得初始可行解。用变邻域搜索算法优化初始可行解,减小配送距离,降低配送成本。通过仿真实验结果验证了模型的合理性和两阶段算法的有效性。     

港口群泊位共享的动态分配模型及对比分析

文章提出了一种基于共享经济(sharing economy)理论的港口群泊位资源整合方法。以实现港口群内泊位利用率最大和船舶挂靠成本最小为目标构建双层规划模型。分析该模型特点后设计了双层迭代算法对该模型进行求解,并利用MATLAB编程对该求解算法进行具体实现。文章分析不同船舶原定靠泊计划、不同待挂靠船舶数量和不同港口群内总泊位数量对泊位共享的影响,同时对比分析了泊位共享与非共享情形下的等泊时间和泊位选择成本。比较分析后得出,在三种情形下港口群内泊位资源的共享可以较好地降低每艘船舶的等泊时间和泊位选择成本,同时整体提高港口群内泊位资源的利用率。     

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.     

神经网络辅助的多目标粒子群优化算法在复杂产品设计中的应用

复杂产品有限元分析(Finite Element Analysis，FEA)费用很高，给多目标优化(Multi-Objective Optimization，MOO)带来很大困难。提出一种人工神经网络(Artificial Neural Network，ANN)辅助的多目标粒子群优化算法(Multi-Objective Particle Swarm Optimization，MOPSO)处理这类计算密集的设计问题：以基于噪声的虚拟样本丰富ANN的训练样本集，通过虚拟样本的控制参数和ANN模型参数的协同优化提高ANN泛化能力；以此ANN为代理模型支持多目标粒子群算法的进化，并采用基于网格邻域信息的拥挤指标提高Pareto前沿的收敛性、多样性及均匀性。最后，以航空发动机高压涡轮盘（High Pressure Turbine Disc，HPTD）多目标优化案例验证该策略的有效性和可用性。试验证明，这种面向成本的MOO方法降低了复杂产品多目标优化的工程应用难度，提高了设计质量。     

基于边际效用函数的最佳人力资源管理模型研究

为分析管理成本分配结构对军队人力资源管理绩效的影响,本文从经济学的边际效用递减规律出发,构建了最佳人力资源管理模型.该模型能够在任意给定的总效用水平或成本投入条件下,对各指标的最佳投资额度进行求解,得到最佳成本投入方案,从而实现对人力资源管理中人力资源投入的优化配置.仿真实验表明,提出的模型能够提高资源利用率、改善人力资源管理质量效益,对人力资源管理实践具有实际指导意义.     

城市应急资源调度系统建模与仿真

突发事件发生时,应急资源的合理调度问题尤为重要。如何解决单一城市应急资源供应不足,如何将更多的资源进行整合,选择哪些救援点进行救援,什么时候进行救援,这些都是需要讨论的问题。通过建立虚拟协调中心,将分布式系统的理论应用到整合城市之间应急资源的协同调度管理中,从应急系统成本费用和因施救不及时造成损失的双重角度考虑,将救援成本最小和出救点数量最少作为应急优化目标,建立了针对多救援点事故灾害下的应急资源调度模型,并对资源的动态调度模型及协同过程进行仿真与研究分析。     

资源与活动多对多关系下面向成本的业务过程资源配置优化

资源配置优化是业务过程管理的一个重要内容和目标，可以有效地提高业务过程的执行效率. 采用基于数学模型的数值化分析优化方法，研究了资源与活动之间多对多关系下面向成本的业务过程资源配置优化问题. 基于集合理论建立了面向成本和资源配置分析优化的业务过程模型，提出了在确保业务过程稳定执行（或达到一定处理能力）条件下的面向成本最小化的资源数量配置和任务分配数学模型，采用分枝定界联合启发式方法设计了快速有效的求解算法. 案例研究表明提出的资源配置优化方法是可行的和有效的.     

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.     

军事信息系统服务资源分配并行优化方法

针对如何提高面向服务军事信息系统中任务工作流执行的时效性和成功概率, 提出了服务资源分配的并行优化方法. 首先给出了服务资源分配的系统框架, 在分析服务并行执行数目、 任务成功率、任务完成时间及服务执行代价之间关系的基础上, 建立了服务并行优化的目标规划数学模型, 并提出了一种求解该模型的改进粒子群算法(DPSO). 该算法通过引入粒子细微扰动、优化粒子飞行边界及粒子优胜劣汰等扩大搜索范围,提高获得最优解的概率. 实验结果表明服务分配的并行优化及其DPSO 求解算法是提高任务工作流执行成功率和时效性的有效方法.     

基于资源流网络优化的鲁棒性项目调度

针对项目执行过程中由于活动拖期导致基准调度计划不断变更的问题,从资源分配的角度构建基于资源流网络优化的鲁棒性调度计划。首先设计拖期惩罚成本指标来衡量调度计划的鲁棒性,并构建以拖期惩罚成本最小化为目标的资源流网络优化动态模型。针对该模型设计MTPC资源流网络优化算法,该算法以活动为基准,采用拖期惩罚成本最小的资源分配方案实现资源在活动节点之间的有效流动,提升调度计划的鲁棒性。最后,为验证MTPC优化算法的有效性和可行性,通过采用蒙特卡罗模拟仿真实验将MTPC优化算法与RRAS,Min-EA和MABO等3种资源分配算法进行对比分析。实验结果表明：MTPC算法在调度计划的鲁棒性,资源分配方案的稳定性以及算法的时间效率上都优于其他3种算法。MTPC算法不仅能快速有效地完成资源配置,还能通过降低活动的拖期风险提升调度计划的鲁棒性,这可以帮助项目管理者构建抗干扰能力较强的基准调度计划。     

项目群业主费用最小条件下费用优化

对于需要甲供非商品化资源的项目群而言，业主通过建立项目群共享资源池统一控制资源费用是业主支付项目群费用最小化的前提条件。在研究项目群甲供非商品化资源-费用优化问题时，首先，根据甲供非商品化资源的特点，定义了资源约束条件，并分析了业主统一管理甲供非商品化资源的优势；其次，为了使业主能够动态地控制项目群甲供非商品化资源生产与调度费用，分别研究并构建了工期固定下项目群实施前和实施过程中甲供非商品化资源-费用优化模型和再优化模型，并选用布谷鸟算法进行仿真实验；最后，结合项目群Z对模型进行验证分析。研究结果表明，与GA、PSO等经典优化算法相比，布谷鸟算法能更高效、稳定地求得甲供非商品化资源费用最小值，从而降低项目群实施前的优化费用、提高资源利用率，使业主支付费用最小。     

Modeling Analysis of Complex Products Resource Integration Behavior Under Distributed Collaborative Technology Innovation Mode

According to new features of distributed technology innovation collaboration of complex products of China's aviation,in the multi-agent collaborative RD process,between main manufacturer and suppliers,this paper summarizes the organizational structure and characteristics of collaborative mode of distributed technology innovation of complex products,basing on the technological innovation and resource integration of complex products,and treating resource contribution rate as a key parameter. It establishes multi-agent resource integration collaborative symbiosis model under distributed collaborative technology innovation mode based on symbiosis theory. And finds that some factors such as the basic attributes of the enterprise,the mutual influence of resources among enterprises and the behavior decision of the main manufacturer have some effects on the resource integration using stability analysis and simulation analysis,which provides a theoretical basis for the main manufacturer to optimize the behavior of suppliers' resource integration.     

云计算环境中SBS应用动态资源分配方法

建立了一个SBS（基于服务的系统，service based system）应用端到端性能评价模型，并在该模型的基础上提出了SBS应用动态资源分配方法，该方法通过将静态的初始资源分配和动态的资源分配方案调整相结合，能够适应用户访问行为的动态变化，保证SBS应用端到端性能. 在SBS应用动态资源分配问题求解中，提出了服务吞吐量约束确定算法并在此基础上 给出了SBS应用动态资源分配算法，该算法根据SBS应用吞吐量约束确定服务资源需求量并在此基础上通过起始服务 到服务间的转移时间计算服务的资源分配时刻，从而能够在保证SBS应用端到端性能约束的同时提高资源利用率. 实验验证了所提出的基于SBS应用端到端性能评价模型的动态资源分配方法的有效性.     

产品优化设计的资源分配模型

研究产品优化设计中设定设计属性值的资源分配方法．考虑产品设计过程中多种资源的优化分配，在设计预算和资源约束下，设定产品设计属性值，使用户对产品的总体满意水平达到最大．这种方法使产品优化设计的品质功能展开方法从策略计划层扩展到运作计划层，把品质优化设计和资源分配结合起来，使得品质设计计划在部件展开(part deployment)层和运作层的工艺计划(operational process planning)更可行，更易实现．