网络计划最低成本日程的优化模型

本文根据网络计划的特点,寻求出一种解决其最低成本日程优化问题的线性规划模型;通过解此模型,可得到工程赶工的最佳工期,以而改进了目前有关方法之不足。本文建模的基本思路主要是先对网络图进行标准化,继而建立其相应的约束方程,从而使得由始点至终点的任一路径皆为关键路径;而后,再从总体上解此模型,以求得此问题的最优解。最后,本文给出了实例。此法运用较为简便,且易于计算机求解,因而,便于被有关人员所采用。     

GERT网络时间──费用优化数学模型(Ⅰ)

对于肯定型网络或是随机型网络在时间-费用线性关系条件下, 网络的时间一费用最优化问题已得到较好地解决；但在GERT网络中, 当时间-费用为非线性关系时, 优化问题至今尚未有完善的解决方法。本文旨在对于GERT网络中时间-费用为非线性关系时, 阐述了追加费用与缩短作业时间的一般性关系, 进而建立了一个多目标数学规划模型。该模型主要研究如何在各活动中分配追加费用, 求出最佳方案, 使得总追加费用最省并且缩短工期方差最大。该模型的建立对网络理论的基础研究和实际应用方法有一定的现实意义和参考价值。     

时间和费用不确定的网络计划资源均衡优化

研究了基于网络计划活动的时间、费用是随机分布，且活动持续时间上费用分配（时间-费用模型）非均匀分布的工期固定-单资源（投资资金）均衡优化问题。对时间和费用具有不确定性的网络计划进行Monte—Carlo仿真以及仿真输出的统计分析，获得了n次仿真输出结果的代表性样本。以代表性样本的仿真输出数据构造一个确定性网络计划，并根据实际情况假定该确定性网络计划各活动持续时间上费用的分配服从Weibull分布，由此在整个周期内迭加得到一个多峰的Weibill时间-费用模型。最后，采用启发式的“削峰填谷法”对呈现“高峰”和“低谷”落差很大的，具有很强的不均衡性Weibill时间-费用模型进行均衡优化，得到了一个较为均衡的投资强度分布。     

时间和费用具有不确定性的优化进度计划

对时间和费用都具有不确定性项目的进度计划的风险性进行了研究 ,提出了以净现值的期望值为优化目标的数学模型 DSPSP,描述如何权衡财务费用的节省和推迟现金流入的风险 ,合理地安排各个活动开始的延迟时间 .假定活动周期和费用都是离散随机变量 ,两者相关 .利用模拟退火过程对两个实例的求解表明 ,DSPSP模型的优化结果明显优于非常保守和非常乐观的两种极端策略.     

磷化工企业生产分销计划的数学模型及其应用

基于磷化工企业的实际问题,研究了结合线性和动态目标规划的磷化工企业生产分销计划数学模型,模型的生产与分销两个子系统的有机结合,使企业总体的生产与销售计划得以平衡,也使企业计划达到最优实际运作状态。问题的实算结果证实了模型的可用性与正确性。     

网络进度－费用的联合管理

网络进度－费用的联合管理吴之明（清华大学水电工程系，北京１０００８４）ＡｎＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＭａｎａｇｅｍｅｎｔＳｏｌｕｔｉｏｎｗｉｔｈＣＰＭ／Ｔｉｍｅ－ＣｏｓｔＷｕＺｈｉｍｉｎｇ（ＴｓｉｎｇｈｕａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００８４）...     

网络计划进度的风险分析

建立了网络计划进度的风险分析模型,通过仿真获得工程系统的进度估计及其统计分布特性,从而获得工程总工期的风险分布,并通过一个实例加以说明,可用于进度分析和管理决策。     

复杂动力网络的数学模型与同步准则

许多自然和人造的网络都属于复杂网络,它们具有复杂的招朴结构和大量的节点.人们提出了许多数学模型来描述各种各样的复杂网络,探讨复杂网络的动力和集群行为.简要地回顾几个典型的复杂动力网络模型.基于提出的时变复杂动力网络模型,给出了几个基本的网络同步准则.最后给出了一个简单的例子加以说明.     

网络计划计算模型的统一

基于对搭接网络计划的分析 ,给出一组一般网络计划、搭接网络计划和流水网络计划的通用时间参数计算模型 .对于搭接网络计划 ,该模型比传统的计算模型概念更清晰、形式更简明、表述更严谨 ,便于应用 .     

活动网络费用优化问题及其遗传算法

首先给出了活动网络费用优化问题的数学模型,并提出了用于描述活动网络工序约束关系的条件矩阵的概念,然后讨论了与费用优化问题遗传算法相关的几个问题,如可行解编码,适应度函数,迭代终止条件等,最后有示例和理论分析表明该方法明显优于网络优化问题的传统算法,尤其是在大规模的网络计算中,优势将更为显著。     

网络计划技术应用研究

本文主要结合通辽玻璃厂冷修改造工程,探讨如何在工程中应用网络计划技术。文中,作者归纳出工程分解的七条原则,对工程最优工期的确定提出了新的见解,总结出工期-费用优化的实用方法,建立了综合评价资源进度计划的定量方法,最后还特别对如何实施网络计划进行了探讨。     

基于分层贝叶斯网络的计划识别方法

分析了态势估计中计划识别问题。采用分层贝叶斯网络对计划进行分级表示,依据发生的战场事件和目标行为,动态构建分层贝叶斯网络结构,并将其作为证据进行推理。为了解决动态构建贝叶斯网络的推理问题,提出构建虚拟节点的方法,将底层贝叶斯网络的推理结果作为不确定证据,输入到对应的上层网络节点中,以代替该底层贝叶斯网络。最后,文中通过仿真实验,对基于分层贝叶斯网络的计划识别方法进行了实验验证,结果表明该方法是有效可行的。     

利用遗传算法优化施工网络计划

从遗传算法基本原理出发,设计出带有修复算子的约束优化问题求解方法,用于网络计划资源优化,实践证明,该法解题速度快,结果的精确度也高,由此可以看出,遗传算法在解决大型工程的复杂优化问题中有很大优势．     

基于仿真的随机活动网络进度费用联合风险

针对复杂随机活动网络活动时间、费用随机性和相关性特点,采用蒙特卡罗方法随机抽取时间、费用样本,再利用乔列斯基因子分解法,将独立分布的时间和费用随机样本转化为相关的随机样本,建立了时间和费用为相关随机变量的随机活动网络仿真模型.通过算例结果的比较分析,说明新模型可以更准确地预测项目的风险概率,进行时间-费用交换分析以及进行项目工期和费用优化.     

时间-费用相关的随机活动网络仿真研究

针对复杂产品研发项目活动时间、费用不能准确确定,采用蒙特卡罗仿真方法,建立了时间和费用为相关随机变量的随机活动网络仿真模型。利用乔列斯基因子分解法,将独立分布的时间和费用随机变量转化为相关的随机变量,通过对仿真结果的分析,可以更准确地进行时间-费用交换分析,优化项目工期和费用。通过算例说明了仿真建模和分析过程。     

基于GERTs的随机网络计划关键链识别方法

对随机网络计划中的关键链和相应动态参数进行了定义, 提出了随机网络计划中关键链识别方法, 并分析了该方法的适用范围, 最后建立了随机网络计划中关键链识别的基本步骤, 并给出相应的算例.     

应用于航天试验的模糊网络计划方法

航天试验的测试发射是一个复杂的系统工程,因而在测试发射工程的组织指挥及管理中使用经典ＰＥＲＴ网络计划技术,往往很难达到满意的效果。本文应用模糊集理论,提出了一种网络计划方法———模糊网络计划方法,并讨论了该方法在测试发射工程中的应用问题。     

施工进度计划柔性网络仿真的不确定性研究

工程施工中应用柔性网络计算机仿真突破了传统的PERT只考虑单一关键线路的限制以及工序的持续时间均服从β分布的假定,也使得仿真工期与关键线路都具有了不确定性.一次仿真结果只相当于对系统模型的一次抽样,缺乏代表性.将网络计划仿真技术与风险分析技术结合起来,采用统计分析的方法确定仿真运行次数,对实际系统大量的动态仿真工期进行完工概率与风险分析,用"工序关键度"表征关键线路的概率分布结果,能够较好的描述施工进度计划的不确定性,为施工管理与决策提供更多的信息.     

网络生产作业计划系统的开发和应用

徐州齿轮厂是典型的配套性中小型机械加工企业,专业生产出口螺伞、变速和传动设备及塑料机械,常年生产各类产品约有20多个品种,约5220台套。生产特点是多品种、小批量。工厂的生产组织以产品种类为主划分车间。主要车间内以设备和工艺为对象组织了车、铣、刨、磨、钳、装配等工作小组。由于按定货合同组织生产,各个生产周期的物流变化较大。而且,主要产品从投入到产出一般需要2至3个月。所以,靠人工对各个工位点的负荷情况很难加以控制。车间作业计划完全凭借调度人员