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。     

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。     

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.     

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.     

基于时差效用的双目标资源约束型鲁棒性项目调度优化

进度计划的稳定性对不确定环境下项目的顺利实施具有重要影响。从活动自由时差效用函数的新视角度量调度方案的鲁棒性,进而,同时考虑项目工期和鲁棒性两个目标函数,构建了基于时差效用的双目标资源约束型鲁棒性项目调度优化模型(BORRCPSP)。针对模型的NP-hard和多目标组合优化特征,设计一种调整的快速非支配性排序多目标遗传进化算法(NSGA-II)求解模型。基于PSPLIB中的480个标准算例进行大规模数值仿真测试。采用获得Pareto最优解集合的算例比率、与最优工期的偏差以及Pareto最优解集合的规模和计算时间作为4个评价指标,实验数据的统计结果验证了BORRCPSP模型和调整的NSGA-II算法的有效性。结论表明,BORRCPSP的Pareto最优解集合可以给项目经理综合考虑项目工期和进度计划的稳定性提供定量化决策依据。     

基于鲁棒性目标的关键链项目调度优化

针对传统关键链方法CCM忽略了调度方案的鲁棒性,提出基于鲁棒性目标的关键链项目调度优化问题.对插入输入缓冲导致的二次资源冲突,从鲁棒优化的角度提出一种启发式的协调策略,并设计基于两次调度过程和缓冲动态消耗的关键链鲁棒性度量指标.构建以鲁棒性最大化为目标的关键链项目调度优化模型CCPSP-R,并采用嵌入模型特征的启发式遗传算法求解.通过对较多随机算例的仿真测试,验证了CCPSP-R模型和求解方法的有效性.结果表明,CCPSP-R能较大程度地改善传统CCM的鲁棒性;对不同规模的项目网络测试算例,鲁棒性的平均改善度达到54.22%至210.4%.     

研发项目中重叠活动间沟通对返工风险的影响分析与优化

设计活动间的重叠是并行研发项目的基本特征,重叠可以缩短工期,但也会带来返工风险,并增加与重叠并行性相关的成本.为探索重叠活动间的多次沟通对返工风险的影响,本文构建了基于多次沟通-风险的重叠模型,建立了上游活动信息变更率和下游活动返工影响敏感度计算模型,在此基础上构建了活动返工风险和返工量计算模型及与重叠并行性相关的成本模型,进一步,以成本节约值最大化为目标函数,采用Fmincon算法优化得到了多次沟通时最佳的沟通次数和沟通间隔.最后,结合典型案例,在对重叠活动间沟通变量优化的基础上,对设计结构矩阵(DSM)进行排序优化并将优化结果进行仿真,结果表明本文提出的方法可降低项目时间和成本.     

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.     

基于改进关键链方法的MRCPSP的鲁棒性优化

针对鲁棒性项目调度理论研究集中在单模式领域这一现状,通过对关键链方法的改进,构建了多模式资源受限项目调度鲁棒性优化模型.其中,对关键链方法的两个核心问题进行了改进:提出了非关键链识别的准则,采用不同的影响系数对缓冲区间的设置进行了修正.同时,在综合考虑了关键链方法特点,任务的多种模式以及资源消耗稳定性需求基础上设计了鲁棒性指标,并构建了基于鲁棒性目标的关键链多模式资源受限项目调度模型.通过多组算例验证显示调度计划的鲁棒性显著提高,证明了模型的有效性.     

随机工期下反应性多模式项目调度优化

在活动工期随机中断下,通过衡量成本、鲁棒性及完工时间3类目标和两种资源分配的不同组合下,获得的反应性策略对项目调度过程中损失成本、完工时间及中断次数等方面的影响,以确定不同情况下的最优调度策略。首先对该问题进行界定,并构建问题的优化模型;设计遗传禁忌混合搜索启发式算法对模型进行求解并得出结论:遗传禁忌混合算法要优于单纯的遗传或禁忌算法;采用基于成本目标的策略可以显著降低项目反应性调度成本;在不确定度较低的环境下,传统的进度生成方式要优于随机进度生成方式。     

随机需求下公交时刻表设计的鲁棒性优化

考虑在实际运营中乘客需求具有随机性,固定需求下优化的公交时刻表不适应运营的要求.随机需求下的期望值模型忽略了不利可能事件对运营的负面影响,针对此情况研究随机需求下公交时刻表设计的鲁棒性优化.模型综合考虑乘客成本与运营成本,采用鲁棒性优化权衡目标期望值与偏差期望值.结合随机模拟技术,选用遗传算法求解模型.给出了算例,验证了模型和算法的有效性.通过比较固定需求模型、随机需求期望值模型、随机需求鲁棒性模型,说明在鲁棒性优化下需要提供更多的交通供给以降低偏差期望值.最后,对鲁棒性模型中的偏差权重系数进行了灵敏度分析.     

考虑鲁棒性成本的多模式双目标项目前摄性调度优化

研究多模式资源约束条件下的鲁棒性和成本双目标权衡问题,探讨如何在最低成本代价下最大程度地提升项目鲁棒性.首先界定研究问题,然后构建鲁棒值最大化、成本最小化的双目标调度优化模型,并将其转化为带有预算约束的单目标鲁棒值最大化子模型,针对模型设计迭代式遗传算法进行求解.随后,应用随机生成的标准算例集合进行大规模测试,对比结果...     

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.     

基于DSM的研发项目流程多目标仿真优化

分析了复杂产品研发项目中流程结构的不确定性,采用设计结构矩阵对其进行仿真建模,并将设计结构矩阵调度策略嵌入仿真模型,建立了同时最小化项目工期和成本的多目标优化模型.提出了一种基于设计结构矩阵仿真与非支配排序遗传算法的混合优化算法,获取研发项目流程多目标优化的Pareto最优解.以某飞机初步研制项目流程为研究算例,验证了混合优化算法的可靠性和有效性,并对获得的最优流程结构进行了深入的仿真评价与分析。     

天基预警调度方法研究

作为一种复杂多传感器跟踪任务, 天基预警过程可视作一种多维离散时间序列监控与预测问题. 预警任务具有高实时性、动态性、高低轨配合、多星协作等特点, 因而调度模型需能够优化利用预警资源完成有效预警. 本文从实际问题出发, 主要阐述两项工作: 第一, 提出基于信息增益的多目标优化预警调度模型, 第二, 阐述免疫克隆选择算法, 并给出一种分布式并行调度求解方法, 以改善调度算法的收敛速度和鲁棒性, 解决实际需要. 最后, 通过基于HLA的仿真系统, 以美国SBIRS为背景, 验证了本文调度模型和算法的有效性.     

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.     

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.     

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.     

基于智能算法的双目标鲁棒性项目调度北大核心CSSCI

鲁棒性项目调度主要应对项目执行过程中可能出现的各种不确定因素,涉及完工和计划两方面,又称质量鲁棒性和解鲁棒性。为使项目既保证按时完工又能按计划执行以减少成本,以STC分散缓冲为基础,提出了两种具体的鲁棒性指标,构建了双目标鲁棒性调度模型。并结合模拟退火和禁忌搜索算法,建立了二阶段智能求解方法,计算结果表明,该算法综合了两算法的优点,可得到比单算法更合理的项目计划。最后,仿真模拟项目计划的运行,实验结果说明,该方法所得计划在实际执行中具有较好的双鲁棒性,验证了计划的有效性和可行性。