资源空窗期及任务可拆分的资源投入问题研究

考虑飞机装配过程中任务可拆分及资源存在空窗期的两大特性,对飞机移动生产线资源投入问题进行模型与算法研究.针对部分任务存在已知拆分模式及拆分惩罚的情形,设计了求解该问题的改进遗传算法,对传统实数交叉操作进行优化,提出了基于染色体适应值的交叉方法,并在数值实验中对相关参数的取值范围进行了敏感性分析;同时,提出了基于任务开始时间选择概率的变异机制.对满足优化条件的任务调度方案,结合空窗期的位置,评判各可拆分任务可否通过选取新的拆分模式重新调度执行,对不同情形进行总结归纳,通过局部操作进一步降低目标资源量.数值实验表明:通过本文算法对求解带资源空窗期的任务不可拆分问题与基本问题的结果对比,得到任务数分别为10、16、30、60、90算例的目标值平均增量达到4.3%;对求解本文问题与任务不可拆分问题的结果对比,平均优化率达3.5%,证明了本文算法的有效性,同时证明将任务拆分纳入考虑资源空窗期的资源投入问题中,可提高问题求解的灵活性,从而获得较好的调度结果.     

基于项目网络拆分决策的多项目协同调度问题建模

以大型工业品资源共享型节拍式流水装配过程为背景,提出基于项目网络拆分决策的多项目协同调度问题.根据装配过程作业的周期性调度需求,将单个项目的作业集合划分成共享资源的多个并行执行的协同子项目,以最小化节拍时间为目标,建立了项目网络拆分与项目调度同时决策的数学优化模型,设计了一种双层循环迭代算法以对模型进行求解.算法的上层是基于有效时序约束数量的作业划分构造型启发式算法,可在多项目网络之间调整作业的从属关系;算法的下层采用基于优先规则的启发式算法对上层拆分后的多项目网络进行求解,并将调度结果反馈至上层,通过循环迭代不断优化项目来调度计划.数据实验结果表明,所提算法能够有效提高资源利用率,且其求解质量和效率较高.     

多技能资源投入项目调度问题的建模与优化

以大型工业品移动装配线为实际背景,针对多技能人力资源投入成本问题,建立了以最小化资源投入成本为目标的数学模型.针对该模型,提出了基于全局作业影响的改进调度机制的遗传算法,设计最小费用最大流多技能资源分配算法解决资源分配问题,通过基于全局资源水平影响的作业调度评估策略优化非关键作业的调度位置.最后利用改造的标准算例库PSPLIB进行数值试验,通过与CPLEX和文献算法对比,验证了本文算法的有效性.     

任务可拆分项目调度问题

经典资源受限的项目调度问题的前提之一是任务不可拆分,即每个任务只能被一次执行,中间不能停顿.但是在企业实际的项目调度中,许多任务是允许被拆分成若干次执行的.针对任务可拆分的项目调度问题提出了总项目工期最短的数学模型,该模型在任务较多、任务工期较长或时间粒度小时解空间很大,不利于精确求解.提出了一种结合邻域搜索方法的混合遗传算法求解该模型.给出了算法的编码方案、解码规则、适值函数、选择方法、交叉算子和变异算子的实现方法.最后通过算例验证了算法的有效性,列出了任务不能拆分和任务可拆分两种情况下算例最优解的甘特图.     

基于数据拆分的数据集成技术研究

分析了数据集成过程中需要将集中存放的数据进行拆分实际问题,提出了基于字段的纵向拆分、基于记录的横向拆分和基于表的双向拆分等3种数据集成方法,实现了数据集成和资源共享,其思想对于数据集成的过程中需要将各自分布的数据合并起来的实际问题也有很大意义。     

基于MSTP的城域网线路资源紧张解决方案

本文针对城域网线路资源日趋紧张的局面,总结MSTP城域网建设和优化扩容建设经验,结合主流设备制造厂商的优化技术,提出了大环拆分、环路速率提升、环路叠加、设备替换和新建平面五种主要的线路资源提升方案。     

基于粒子群算法的多项目资源均衡方法研究

针对传统粒子群算法容易陷入局部最优的缺点,提出利用动态惯性权重参数和模拟退火算法修改突变概率,进而改进传统粒子群算法,探讨各项目工期最短情况下的多项目资源均衡分配问题。通过对比试验表明,改进的粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法很好地实现了多项目的资源均衡优化,通过同比试验验证了改进PSO算法在解决不同规模多项目的资源均衡问题时的算法时间复杂度的线性增长性,很好地表达了人们的调度意图。     

多模式资源受限项目调度问题的混合遗传算法

多模式资源受限项目调度问题是一种NP难的组合优化问题.提出了与基于关键链的启发式算法相结合的二层混合遗传算法对该问题进行求解.在由上层算法确定的调度顺序下,下层遗传算法结合基于关键链的启发式算法,对系统资源重新优化配置,使算法加速向最优解区域收敛,并在下层设计了随迭代代数增加的可变变异概率,以避免早熟收敛.利用标准问题库对算法进行测试,分析问题参数与算法参数对算法结果的影响,发现实验结果的绩效随迭代数的增加而提高,算法耗时随任务数和迭代数的增加而增加.数值测试结果验证了算法的可行性和可靠性.     

基于混合遗传算法和关键链的多资源多项目进度计划优化

多项目多资源项目进度计划是一个NP难问题。应用关键链思想与方法,分析建立了一种多项目多资源进度计划模型。设计了基于混合遗传和禁忌搜索算法的模型求解算法。对遗传算法的编码、选择、交叉、变异等操作以及禁忌搜索算法的相关操作进行了讨论;并通过实例的求解,验证了关键链方法在研究多资源约束多项目问题上的有效性,以及混合遗传和禁忌搜索算法在求解该问题上的可行性。     

带资源空窗期的资源投入型问题的建模与优化

以飞机移动式装配线为背景,在基本资源投入型问题的基础上考虑资源空窗期约束,建立以最小化资源使用总成本为目标的数学模型.针对该模型设计了一种构造启发式算法,并提出了非关键任务优先级决策规则.考虑空窗期约束特点,以连续排入的两个非关键任务间结果最优的启发式规则来确定非关键任务位置,并提出以非关键任务优先级和关键任务开始时间为双链表编码的遗传算法,然后将启发式规则嵌套在遗传算法的解码和评估阶段.最后通过数值实验比较启发式算法和遗传算法与CPLEX在求解该问题时的优劣,证明了两种算法的有效性.     

考虑排班的人力资源投入问题的建模与优化

结合实际生产或项目中的排班情况,提出考虑排班的人力资源投入问题。针对该问题建立了以最小化人力资源投入为目标的数学模型。根据资源投入量与排班约束的性质,将原问题数学模型简化,证明简化后问题的数学模型与原问题最优解一致,并通过CPLEX软件求解过程,说明简化后的数学模型在求解速度上表现出很大的优越性。对于大规模问题,由于排班约束会导致班次间资源占用,使用传统任务列表编码方式难以获得较优的解。为此,提出了一种新型编码方式的遗传算法。该算法采用对作业延迟时间进行编码的方式,对作业开始时间进行搜索。为了提升算法的局部搜索能力,对作业延迟时间和开始时间进行局部优化。最后,通过数值实验与CPLEX和文献的算法比较,表明该算法的有效性。     

基于粒子群的多目标多执行模式项目调度

聚焦多目标多执行模式特点下的项目调度问题,通过建立工期、费用、资源和质量多目标函数,构建综合优化模型,同时运用粒子群算法解决工程项目多目标多执行模式优化问题.最后,通过一个应用实例计算,表明粒子群算法可以准确快速地解决该模型下的工程项目多目标优化问题,达到了项目调度中面对不同模式进行抉择,并且缩短工期、减少成本、均衡资源以及提升质量的综合的理想效果.     

资源受限的飞机总装脉动生产线节拍转换调度建模

以飞机总装脉动生产线节拍转换过程为实际生产背景,提出基于项目拆分的资源受限项目节拍转换调度问题,并建立了以最小化转换期时长为目标函数的数学模型。根据项目节拍转换调度问题的特点,采用双层迭代算法进行求解。结果表明：该算法有效缩短生产线节拍转换时间,对不同项目组合的优化程度为1.1%~23.4%。     

基于期权理论的实物投资决策

分析了传统投资决策方法的缺陷和看跌期权、看涨期权对实物投资决策的影响。在此基础上，构建了一个基于期权理论的实物投资决策简化模型，并得出初期最优资本投资量。实例结果说明了该模型的正确性。     

资源限制条件下地方政府投资项目优选方法研究

对于资源限制条件下地方政府投资项目优选问题,西方工程经济学的传统解法与日本学者提出的双向排序均衡法各有优缺点,虽能较好的解决大部分的多方案投资项目优选问题,但也存在着一定的局限性。采用0-1整数规划模型解决资源限制条件下的地方政府投资项目优选问题,并用LINGO软件求解取得了良好的效果。     

一种求解项目调度中资源均衡问题的粒子群算法

针对资源受限下的项目资源均衡问题的自身特点,及其与传统资源受限项目调度问题的相似之处,设计了一种以优先值法作为粒子表达RLP问题的粒子群优化算法。选用并行进度生成机制,同时在将资源均衡转化成资源受限下项目调度问题的过程中,根据资源均衡本身的特点,对并行进度生成机制进行处理。最后结合算例进行仿真实验,验证了构建的资源均衡模型以及粒子群算法求解资源均衡问题的可行性。