改进的基于多依赖性的R&D项目组合选择模型

复杂产品开发企业往往拥有多个产品线开发项目和公用技术平台开发项目.由于资源的稀缺性,企业决策者不得不面临着R&D项目组合选择的难题.针对复杂产品开发过程中存在的多项目间混合依赖特性,采用关联性分配矩阵定量化描述三个及以上项目共同作用时的相互依赖程度;综合考虑项目间的收益依赖、资源依赖和技术依赖等关联特征,构建一种新颖的面向研发项目组合选择问题的非线性规划模型;并设计和实现了基于模拟退火的相关求解算法.最后将本文提出的方法应用于国内某汽车公司的研发项目组合管理实践中,实验结果证明了该方法的合理性与有效性.     

考虑随机离职的新产品研发项目组合多技能员工调度模型

研发人员随机离职事件对新产品研发项目组合调度具有重要影响.以多技能研发人员为调度对象,采用离散马尔可夫链描述人员离职过程,考虑人才培养战略收益、研发周期以及研发成本三个目标,建立了新产品研发项目组合调度随机多目标约束优化模型.采用自适应帕累托抽样算法求解模型,算法中采用马尔可夫蒙特卡罗抽样技术进行随机离职抽样,基于启发式串行进度生成机制计算确定性情况下目标值,采用快速非支配遗传算法(NSGAII)获取多目标期望值模型的帕累托解集.将算法和模型应用到国内某公司一种新的电气节能产品研发项目组合人员调度问题中,结果显示:随机模型较确定性模型更为贴近企业实践情况;设计的算法能够有效地求出问题的帕累托解集,收敛性能较好.研究结果可为企业进行随机离职情况下新产品研发项目组合多技能员工调度方案的制定提供有效的决策支持.     

不确定多期滚动项目组合选择优化模型

在经典项目组合选择问题的基础上, 建立了不确定条件下多期滚动项目组合选择模型, 以各期获利最大为优化目标, 以企业战略需求与所选项目合成战略贡献之间的均衡匹配性和资源增益性为关联约束条件. 基于模糊理论提出了上 方贴近度和下方贴近度概念, 用以对战略均衡匹配性进行度量. 应用可能性理论将所建模型转换为确定性模型. 采用遗传算法对模型求解, 并基于路径再连接(path relinking, PR)算法思想, 设计了适合0-1编码的逐次替代法和逐次后移法进行局部搜索, 获得了较好的求解效果. 仿真测试显示, 进行多期滚动项目组合选择时, 在5期以内可以保证获利的稳定性, 获利波动期在第6-8期, 可以帮助企业确定最佳战略调整期. 各期不同类型的项目选择数量也具有较明显的周期性变化规律. 研究结果具有实践指导意义.     

求解多项目组合选择问题的奔德斯分解算法

随着我国经济的快速发展,项目组合选择问题所面临的待选项目集日益膨胀.而项目组合选择模型通常表示为整数规划或混合整数规划的形式,过多的待选项目会对项目组合选择模型的高效求解带来巨大的挑战.针对这一问题,本文研究了多项目组合选择模型的奔德斯分解算法.将原问题分解成仅考虑从待选项目集中选出最优组合的主问题与对已选项目进行排序的子问题,通过主子问题间的迭代逐步逼近最优解.通过算法性能分析,发现直接使用奔德斯分解算法存在着收敛速度慢,子问题不可行的缺点.为了加速算法的收敛速度,对主问题进行了修正,提出了一种利用潜在的最优项目及有效不等式改进主问题的新思路.最后,通过算例分析,对比了直接使用分支定界法与使用奔德斯分解算法两类求解方法的求解效率,验证了本文所提出方法的有效性与合理性.     

考虑同事偏好的项目-员工匹配决策

针对项目-员工匹配决策问题,本文给出了一种考虑员工间具有同事偏好信息的匹配决策方法。首先,根据项目和员工给出的弱偏好序信息计算员工对项目、项目对员工、员工对其他员工的满意度;其次,构建考虑同事偏好的多目标匹配决策模型,该模型改进了传统的蚁群算法,通过求解匹配模型获得最优匹配结果;最后,通过数值分析验证了决策模型的可操作性。     

资源受限项目组合选择及调度的双层决策方法

在资源受限条件下,综合考虑项目选择与项目调度,以最大化项目组合收益为目标函数,建立了一般化的资源受限项目组合选择及调度问题的数学模型。针对问题特性,设计了双层决策方法用于求解该问题。上层决策采用改进的蚁群优化算法求解项目组合选择问题,下层决策则采用基于优先规则的多项目调度启发式算法。采用实验设计方法系统生成24个项目组合选择与调度问题实例,对算法效果进行了对比检验。结果表明:所设计的双层决策方法对于项目组合选择及调度问题具有较好的求解效果;所建立的数学模型与解决方案能够为决策者提供平均收益更高的项目组合。     

降低顾客退货的店铺辅助服务战略的均衡分析

顾客退货,尤其是无理由退货已经成为困扰零售业企业运作的关键问题.本文考虑企业可以选择投资店铺辅助服务来降低顾客退货率,在Hotelling模型的框架下建立了竞争性企业店铺辅助服务的战略选择的博弈模型,给出了四种战略组合下企业服务水平与定价决策的子博弈精炼纳什均衡及其唯一存在的条件,讨论了企业店铺辅助服务战略选择博弈的纳什均衡.研究发现,产品的差异性及非对称的顾客退货率将会对四种战略组合下的企业决策及绩效产生显著影响,而顾客退货率的差异程度则是影响企业是否选择店铺辅助服务战略的关键要素.     

可打断项目组合选择问题局部敏感性分析

项目组合中各个项目的投资和收益等数据往往通过预测和估算得来,数据的不准确性会给企业决策带来很大风险.因此,企业需要分析参数变化情况对项目组合经济效果的影响,为企业风险防范提供依据.文章首先提出了一个考虑参数变动的可打断项目组合新模型,在其基础上,又提出不考虑可打断项目组合选择模型,然后给出一个算例,通过GAMS/BARON对模型求解,并进一步计算敏感性系数,对参数进行局部敏感性分析,并对各参数的敏感性大小进行了比较,进而对比考虑可打断与不考虑可打断情况下参数不同变动幅度下的敏感性大小.研究结果表明:不同参数变动相同比例时,各参数的敏感性系数大小不同.此外,可打断会对敏感性系数大小产生较大影响.通过敏感性系数大小比较能够确定各参数的重要程度,该结果对企业预防风险和决策具有很好的现实意义.     

新产品开发中的后备盟友选择问题

提出新产品开发项目中的后备盟友选择问题，建立非线性0－1机会约束规划模型，通过为各项开发活动选择后备盟友，实现项目整体失败风险最小化。根据模型的特点，设计带有随机网络模拟程序的遗传算法寻求后备盟友的最佳组合，仿真计算证明了算法的有效性和模型的实际应用价值。     

基于复杂网络和随机游走算法的研发项目组合风险分析

针对项目组合中的风险分析问题,本文通过构建"项目组合-风险"双层网络模型,提出了基于随机游走算法的项目组合风险定量分析方法,以更准确地预测项目组合风险.首先,本文在研发项目间依赖关系分析的基础上,构建了项目组合网络,并采用设计结构矩阵(DSM)法建立了基于复杂网络中"邻接节点"的项目间连接强度模型.然后,采用多领域矩阵建立了由风险事件推导风险因素间依赖关系的模型.进一步,通过集成项目组合中项目间依赖关系、项目与风险因素间对应关系、以及风险因素间初始的依赖关系,构建了"项目组合-风险"双层网络模型,采用随机游走算法得到稳定状态下最终的"项目-风险因素"域映射矩阵(DMM)和风险因素DSM.最后,以某研发项目组合为例,采用随机游走算法进行项目组合风险的精准预测,并采用PageRank方法对风险因素进行排序,验证了本文提出模型和方法的有效性.     

信息不确定下的主动打断项目组合选择问题鲁棒优化

在项目组合选择问题中,历史数据的缺乏以及预测和估计过程中出现的不可避免的误差,会导致模型中的参数无法被准确地估计,进而给决策带来巨大的风险.因此,构建合适的鲁棒优化模型,为企业提供能有效应对参数不确定性的鲁棒解,对企业的风险防范具有极其重要的现实意义.本文首先对确定参数下的主动打断项目组合选择问题数学模型的特点进行了分析.进一步地,介绍了鲁棒优化问题中不确定情境集的概念,并给出了允许管理者根据其偏好确定不确定情境集大小的方法,构建了全新的基于情境的鲁棒优化模型,进而计算出在所规定的不确定情境集内的最坏情境下能保持可行性与最优性的鲁棒解,实现了鲁棒性与最优性间的权衡,最后,通过GAMS/BARON进行了算例分析,验证了模型的合理性与有效性.从理论上,本文首次将鲁棒优化理论扩展到了主动打断项目组合选择问题中,针对现有的项目组合选择问题鲁棒优化理论仅能应对有限个可行解的不足之处,提出了一类新的鲁棒优化方法,使其能够应对具有无穷多可行解的主动打断项目组合问题.从实践上,随着我国高新产业的发展,具有超前性与特殊性的研究与发展(RD)、信息科技与信息系统(IT/IS)等新兴项目的投资日益受到重视.相较于传统项目,这类项目的高度不确定性使得探究项目组合选择问题的鲁棒优化理论日益迫切.故而本文的研究具有明显的理论价值和现实意义.     

An extended model for project portfolio selection with project divisibility and interdependency

In this paper, we develop an extended model for the project portfolio selection problem over a planning horizon with multiple time periods. The model incorporates the factors of project divisibility and interdependency at the same time for real-life applications. The project divisibility is considered as a strategy, not an unfortunate event as in the literature, in choosing the best execution schedule for the projects, and the classical concept of “project interdependencies” among fully executed projects is then extended to the portions of executed projects. Additional constraints of reinvestment consideration, setup cost, cardinality restriction, precedence relationship and scheduling are also included in the model. For efficient computations, an equivalent mixed integer linear programming representation of the proposed model is derived. Numerical examples under four scenarios are presented to highlight the characteristics of the proposed model. In particular, the positive effects of project divisibility are shown for the first time.     

Risk reduction in a project portfolio

The positive impacts of managing projects as a portfolio are quantified by comparing the value of the integrated risk of a project portfolio and the aggregation of single project risks implemented separately. Firstly, the integrated risk is defined by proposing risky events based on set theory. Secondly, as projects interact with each other in a project portfolio, the integrated risk is evaluated by using a Bayesian network structure learning algorithm to construct an interdependent network of risks. Finally, the integrated risk of a practical case is assessed using this method, and the results show that the proposed method is an effective tool for calculating the extent of risk reduction of implementing a project portfolio and identifying the most risky project, so as to assist companies in making comprehensive decisions in the phase of portfolio selection and portfolio controlling.     

基于战略竞争优势的信息系统项目选择模型

当前，信息系统是企业获取战略竞争优势的重要手段．本文以战略对应相关理论和模型为基础，提出以获取战略竞争优势为目标的信息系统项目选择模型．讨论了模型的理论基础，并用矩阵和图论工具对模型进行描述和分析，从而引入Saaty提出的网络分析法（ANP），作为企业将模型应用于信息系统项目选择的决策工具．     

带网络结构的自适应Lasso分位数回归及其应用

CVaR是衡量组合投资的重要风险测度,如何在CVaR组合模型中选择稳健的资产组合以降低管理时间和经济成本十分重要.理论上CVaR模型下的资产组合决策可转化为分位数回归,受此驱动,该文构建了带网络结构的自适应Lasso分位数回归,对高维资产进行选择.自适应Lasso对变量的回归系数进行加权约束,理论上具有变量选择的一致性.网络结构是基于复杂网络理论构造,能够体现出资产之间的复杂联动关系,因此它对改进选择结果是有利的.该文基于线性规划进行求解,对CVaR组合投资决策中特有的计算问题采取两步迭代的方式进行.多种情形下的模拟分析显示,新模型的变量选择效果和预测表现均最优,且随着变量之间相关性的增强,网络结构带来的优势愈发明显.最后,使用249只股票数据进行了实证分析,通过滚动建模的方式,得出新模型具有良好的稳健性与应用意义.     

企业R&D项目最佳组合及中止决策

从系统观点论述了对正在实施的 R& D项目进行中止决策的重要意义及中止决策的主要研究内容 .提出了确定企业 R& D项目最佳中止比例的三阶段数学模型 .进而 ,将该模型与模糊综合评判方法相结合来确定应被中止 R& D项目并给出一个案例.