面向主体的协同产品开发过程动态仿真

为了研究设计人员在协同产品开发过程中的行为以及过程管理中的典型问题,首先基于复杂适应系统（complex adaptive system,CAS）和多主体系统（multi-agent system,MAS）理论建立了面向主体的协同产品开发过程动态仿真集成模型,该集成模型主要包括4大部分：设计主体,管理主体,环境对象（任务、资源和产品信息）以及动态仿真系统的功能模型.其次,介绍了动态仿真系统的 开发方法,并对仿真流程、类的封装及各主要函数的调用过程进行了详细的描述;最后,对某摩托车发动 机开发项目进行了仿真实验研究.仿真结果表明,面向主体的动态仿真能为协同产品过程管理提供科学 和量化的决策依据,同时,为该过程中人员的行为研究提供了一种新的思路.     

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。     

面向控制的城市快速路网宏观动态交通模型

针对我国城市交通特点，在改进经典的高速道路网宏观交通流模型METANET的基础上，提出了面向控制的城市快速路网宏观动态交通模型。该交通模型能够更好地描述快速路出口匝道流出能力受限、快速路主线起始点车流以及快速路主线车速控制等现象。对上海高架快速路的实际交通流数据进行了仿真研究，结果表明该模型较好地反映了城市快速路交通流的动态演化特征，可以作为城市交通控制系统分析和设计的有力工具。     

基于Project的虚拟维修拆装过程建模

分析虚拟维修拆装过程描述的复杂性,提出利用项目管理软件Microsoft Project建立维修拆装过程模型的方法。建立的过程模型主要包括:拆装结构模型、拆装资源模型和拆装运动模型。其中,利用了Project中WBS层次管理、设定任务优先级及任务链接等功能建立基于层次关系和关联关系的拆装结构模型;构造用于表现螺旋运动、直线运动和空间运动的三个描述公式,建立拆装运动模型。最后以某型坦克起动电机的拆卸为实例,说明建立的模型能很好地应用于维修拆装过程的描述,并且具有直观性。     

面向工程项目群实施阶段的HTCPN过程建模

构建了一个能够准确表达工程项目群实施阶段系统性、动态性、随机性的过程模型。在对工程项目群实施阶段特点分析及框架模型构建的基础上,基于分层赋时着色Petri网定义了工程项目群实施阶段过程模型,该模型能够准确描述工程项目群实施过程中并发、同步、并行和随机性等系统特征,揭示项目群系统内部动态行为特征,为全面、准确地掌握项目群实施全过程、实现项目群实施阶段的流程优化提供有力的技术与方法支持。借助CPN Tools仿真平台,以某工程项目群实施阶段为例进行了实例建模与仿真,验证了基于分层赋时着色Petri网构建工程项目群实施阶段过程模型的有效性。     

基于动态线性模型的民航发动机性能状态监控与在翼寿命预测

以民航发动机为对象,提出了一种基于动态线性模型的性能状态监控与在翼寿命预测方法.利用动态线性模型来描述性能参数偏差值序列,借助贝叶斯因子法来监测参数序列的异常.算例分析表明,该方法可操作性强,借助统计方法能够在故障发生的早期及时预警;动态线性模型同时用来描述发动机的性能退化过程,能够考虑维修、水洗以及故障等使用因素对性能退化的影响,实例证明该方法更加符合航空公司实际运营情况,能够更加合理地预测下发时间.     

大坝混凝土施工过程赋时Petri网络模拟方法

赋时Petri网络模拟方法是通过应用赋时Petri网的基本理论对施工系统进行建模，描述模型中资源等施工参数随施工进度的变化，其网络模型能够较好地描述实际施工系统的动态变化情况。系统分析大坝混凝土施工过程及其程序，建立了基于赋时Petri网络的施工过程模拟模型以及可行施工方案的多目标决策模型。实例分析说明了建模方法、仿真模型和决策模型是有效的、可行的。     

考虑多因素扰动的项目关键链缓冲区间设置及控制模型

项目规划及执行过程中极易出现不确定性,故需对项目关键链缓冲区间进行动态调整以适应项目任务关系变化.针对项目计划关键链缓冲区间设置及调整控制问题,本文提出了一种考虑多因素扰动的缓冲设置及调整控制联动模型.项目初始缓冲设置充分考虑项目工序安全工期、网络复杂程度及资源紧张程度等因素影响,项目执行过程中将缓冲/资源绩效指数与Bayes估计相结合,通过对Weibull分布参数估计实现缓冲信息的递阶转换,提升对缓冲使用的控制能力,最后通过实例验证所提方法与控制模型的有效性.     

不确定条件下舰载机动态调度仿真与优化方法

针对舰载机调度中的不确定性及动态特征,给出了基于多主体技术的舰载机动态调度仿真与优化方法。定义了不确定条件舰载机动态调度的概念模型。基于多主体技术描述了概念模型中变量与目标、约束之间的隐函数关系。为降低不确定因素中能够引发重调度的各类系统扰动（故障或新任务到达）的影响,给出了主体之间的交互协商机制。在此基础上,给出了基于合同网与遗传算法的混合优化算法以提高模型的求解能力。最后以舰载机的典型任务模式为例,测试了混合优化算法的能力,并利用敏感性分析方法对故障扰动的影响进行了描述,验证了仿真模型与优化算法的可行性。     

OFDMA系统中接纳控制的Petri网模型

利用Petri网构造了OFDMA系统中接纳控制的模型.接纳控制在OFDMA系统中起着很重要的作用,而随着用户需求的不断增长以及业务类型的多样化,建立一个合适的随机服务模型对于接纳控制来说尤为重要.Petri网采用可视化图形描述系统的静态结构和动态结构,为系统的随机服务模型提供了良好的描述手段.仿真和理论分析的结果完全吻合,表明把Petri网用于构造移动通信系统的无线资源管理模型是完全可行的.     

Enterprise resource planning implementation decision & optimization models

To study the uncertain optimization problems on implementation schedule, time-cost trade-off and quality in enterprise resource planning (ERP) implementation, combined with program evaluation and review technique (PERT), some optimization models are proposed, which include the implementation schedule model, the timecost trade-off model, the quality model, and the implementation time-cost-quality synthetic optimization model. A PERT-embedded genetic algorithm (GA) based on stochastic simulation technique is introduced to the optimization models solution. Finally, an example is presented to show that the models and algorithm are reasonable and effective, which can offer a reliable quantitative decision method for ERP implementation.     

Enterprise resource planning implementation decision & optimization models

To study the uncertain optimization problems on implementation schedule, time-cost trade-off and quality in enterprise resource planning （ERP） implementation, combined with program evaluation and review technique （PERT）, some optimization models are proposed, which include the implementation schedule model, the timecost trade-off model, the quality model, and the implementation time-cost-quality synthetic optimization model. A PERT-embedded genetic algorithm （GA） based on stochastic simulation technique is introduced to the optimization models solution. Finally, an example is presented to show that the models and algorithm are reasonable and effective, which can offer a reliable quantitative decision method for ERP implementation.     

基于Weibull-Bayes协同物流网络资源规划进度偏差应急控制

协同物流网络资源规划进度偏差应急控制具有小样本、无先验信息的特点,采用多样本偏差数据统计方法或传统先验信息分析方法均无法解决其偏差出现概率分布构造与可靠性评估问题.为此,提出了Weibull-Bayes进度偏差应急控制模型,利用考虑信息差异的Bayes方法构造各阶段偏差出现概率的验前分布,利用挣值分析指数估计Weibull分布的形状参数.最后,算例分析结果表明该模型方法对应急控制资源规划进度偏差是有效的.     

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.     

基于可视化仿真的水电工程施工进度分析与控制研究

对基于可视化动态仿真的水电工程施工进度分析与控制进行了研究,提出了基于GIS的施工进度可视化动态仿真方法,实现了施工进度仿真建模、计算及结果的可视化;提出了结合柔性网络计划技术的进度分析与优化方法,包括工期分析及资源优化,在此基础上提出了基于可视化动态仿真的施工进度实时管理与控制方法;进行了实例分析,其成果在工程施工进度管理当中的成功应用表明所提方法具有可行性和优越性.     

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。     

综合服务通信系统资源控制建模与分析

基于QoS资源控制是保证网络综合应用服务质量的必要手段。深入讨论了基于QoS最优综合服务通信系统(ISCS)模型及其最优资源控制策略和评价方法。建立了ISCS最优动态资源控制系统模型。针对资源控制重要部件buffer,又提出了面向buffer资源控制策略,并取得了良好的模拟结果。     

任务/资源图模型的任务调度与资源访问仿真分析(Ⅱ)-"爱国者"拦截作战目标过程实例分析

任务/资源图仿真建模方法由于包含丰富的时间属性而非常有利于分析复杂离散实时系统，通过一个仿真实例来分析任务/资源图模型的任务调度和资源访问。首先利用任务资源图模型对“爱国者”防空导弹拦截作战目标过程进行了仿真建模，然后利用RM任务调度方法和PCP资源访问控制协议对该系统进行了可调度性分析，包括单节点调度、多节点调度和端对端调度分析。复杂系统任务执行过程中会出现各种抢占、挂起、资源冲突情况，尤其是对于最坏情况下的任务调度和资源使用情况，通过仿真分析验证了对这些复杂情况的时间序列属性。可调度性分析和仿真分析结果表明任务/资源图模型是一种强有力的复杂离散实时系统分析仿真方法。     

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.     

The Effect of Worker Learning on Scheduling Jobs in a Hybrid Flow Shop: A Bi-Objective Approach

This paper studies learning effect as a resource utilization technique that can model improvement in worker’s ability as a result of repeating similar tasks. By considering learning of workers while performing setup times, a schedule can be determined to place jobs that share similar tools and fixtures next to each other. The purpose of this paper is to schedule a set of jobs in a hybrid flow shop (HFS) environment with learning effect while minimizing two objectives that are in conflict: namely maximum completion time (makespan) and total tardiness. Minimizing makespan is desirable from an internal efficiency viewpoint, but may result in individual jobs being scheduled past their due date, causing customer dissatisfaction and penalty costs. A bi-objective mixed integer programming model is developed, and the complexity of the developed bi-objective model is compared against the bi-criteria one through numerical examples. The effect of worker learning on the structure of assigned jobs to machines and their sequences is analyzed. Two solution methods based on the hybrid water flow like algorithm and non-dominated sorting and ranking concepts are proposed to solve the problem. The quality of the approximated sets of Pareto solutions is evaluated using several performance criteria. The results show that the proposed algorithms with learning effect perform well in reducing setup times and eliminate the need for setups itself through proper scheduling.