项目多资源均衡——投资成本最小的混合整数线性规划

从项目实施及投资主体的关注点出发,提出资源受限情况下的项目多资源均衡——投资成本优化的混合整数线性规划模型。从关键及非关键活动两部分活动量化项目资源需求,引进0-1变量即活动浮动变量,表示非关键活动的资源需求,借助辅助变量将含绝对值的资源均衡目标函数线性化;通过对资金的折现,提出最小化投资成本的目标函数,并按泰勒公式对其模糊线性化处理。综合资源均衡和投资成本目标函数,在活动浮动、网络逻辑及项目资源约束下,构建一种混合整数线性规划模型。通过PSPLIB标准问题库进行验证,结果表明,较单目标优化,综合优化能生成项目利益相关者均满意的调度计划,实现资源的平稳使用并有效利用项目投入资本。     

一种混合整数双层线性规划的全局优化方法

通过求得下层问题的对偶问题可行域上的极点,将上层所有变量为0 1型变量和下层所有变量为连续型变量的双层线性规划转化为有限个混合整数线性规划问题,从而用求解混合整数线性规划的方法获得问题的全局最优解.由于下层问题的对偶问题可行域只有有限个极点,所提出的方法具有全局收敛性.     

资源均衡问题的峰值最小化模型

将资源峰值作为资源均衡程度的一种度量,以资源峰值最小化为优化目标,分别建立了工序不可分拆、可分拆和有条件分拆的资源均衡问题的整数线性规划模型,通过算例和工程案例验证了模型的有效性,并给出了多种资源情形下资源均衡问题的序贯解法.所建模型不涉及关键路线的确定和非关键工序浮时的计算,且各种资源峰值表述相互独立,因而对部分资源用量受限和对工序开(完)工时间有特殊要求的广义资源均衡问题也有较好的适应性.     

多无人平台持续作业调度问题北大核心CSCDCSSCI

针对单无人平台因电池或燃料有限而不能完成持续时间超过其最大续航时间的问题,提出通过地理上分散的自动补给站支持的多无人平台持续作业,从而可完成长期或不间断任务的思想;提出混合整数线性规划模型形式化多无人平台系统的调度问题,使每个任务均有无人平台执行,而多无人平台的总距离及出行总成本最小化;最后,在Matlab 2014a下验证了模型的有效性,模型在优化目标目标函数的同时保证了无人平台的安全性。     

项目附加资源优化的整数规划算法

根据网络计划技术中的关键线路法ＣＰＭ的时间参数分析,提出了一个工程项目建设过程中附加资源的混合整数规划模型,使建设项目在充分利用自身已有资源的前提下得到附加租赁机械设备和附加资源的使用安排计划,并使所支付的费用最低     

机会约束下基于混合整数规划的均值-VaR证券投资基金投资组合选择模型

研究机会约束下基于整数规划的均值-VaR（Value-at-Risk）证券投资基金投资组合选择问题。在验证了股票收益率服从Scaled-t分布的条件下,基于非参数方法且以历史观测数值为序次统计值,结合均值-VaR方法和混合整数规划理论,以收益绝对离差作为目标函数建立了机会约束下基于混合整数规划的均值-VaR证券投资基金投资组合选择模型。它是以VaR收益率阈值与置信水平为导向的。该模型还考虑了证券投资基金中的投资比例限制,使其更具有一定的实际应用价值。     

多工件族无缓冲混合Flow Shop问题的模型和算法构建

旨在研究并解决一类从集装箱混合装卸作业环境中提取的多工件族无缓冲混合Flow Shop问题. 针对该问题的多工件族、无缓冲、部分专用机、与机器和顺序相关的准备时间和作业时间等特点, 构建了问题的混合整数线性规划模型. 鉴于问题的NP-hard特性, 构造型的启发式算法被构建, 核心思想是基于提出的机器库存和配额等概念, 动态构建含有三元副的调度列表, 三元副表示与其一一对应的工件在3阶混合Flow Shop中的加工轨迹. 通过仿真实验、下界分析, 发现算法能获得好的近优解和低的计算成本. 更为重要的是, 算法尤其适合解决大规模的实际问题.     

活动重叠对缩短资源受限项目工期有效性研究

活动重叠是项目赶工的一种常用手段,但并非所有活动的重叠执行均能有效缩短项目工期.识别和评估项目中活动重叠对缩短项目工期的有效性,避免无效的活动重叠及资源的浪费,对于解决资源受限项目调度问题具有重要的理论和现实意义.针对现有进度生成机制在处理带有活动重叠的资源受限项目调度问题上的不足,本文建立整数线性规划模型并对小规模算例进行精确求解.在对求解结果统计分析的基础上识别影响活动重叠有效性的关键因素,为项目调度中制定重叠策略提供指导.通过一个算例验证预先识别有效的活动重叠对提升启发式算法性能和优化项目调度结果具有积极作用.     

一类多资源作业车间混合优化调度方法

针对多资源作业车间调度问题,结合启发式算法和遗传算法的特点,提出了混合优化调度方法,建立了多资源约束的车间优化调度模型.根据启发式算法中调度优先规则对调度目标的影响程度,设计了新的编码规则.采用正弦函数作为改进遗传算法中的自适应因子,使交叉概率和变异概率随群体的适应度自动改变,提高了运算的效率.通过实例仿真并与其他算法比较结果表明,该混合调度算法可以进行作业车间在机床、刀具等多种生产资源约束下的优化调度,并在评价指标上较其他算法更优.     

一种求解混合非线性整数规划的支撑超平面方法

给出一种在可行域边界生成支撑超平面(Supporting Hyper Plane, SHP)的方法来求解凸混合整数非线性(Mixed Integer Nonlinear Programming, MINLP)问题.扩展切平面(Extended Cutting Plane, ECP)算法作为求解混合整数非线性规划的一种重要方法 ,在算法结构上简单,鲁棒性强,但是该算法收敛速度慢,特别是当被求解问题非线性程度比较高时.SHP算法在每次迭代过程中对可行域的估计比 ECP算法更准确(更小), 从而加快了算法的收敛速度.和ECP方法相比, SHP算法有效的提高了求解MINLP问题的效率,数值试验显示了该方法的有效性.     

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。     

考虑成本信息不对称的闭环供应链网络均衡北大核心CSCD

为定性和定量分析成本信息不对称对闭环供应链网络均衡决策及利润的影响,利用非合作博弈理论建立了闭环供应链网络均衡模型,其中制造商隐瞒再制造成本信息且零售商隐瞒处理成本信息.结果表明,制造商或零售商低报其成本信息,在增加利润的同时会损害不隐瞒成本信息决策者的利润;反之,高报时结果相反.相比于制造商(零售商)单边成本信息不对称结果,制造商和零售商的双边成本信息不对称对隐瞒成本信息的决策者自身以及供应链整体更有利.选择合适的信息不对称战略对闭环供应链中各决策者及供应链整体都是有利的.     

单生产线序贯多目的批处理过程短期调度的MILP建模

基于连续时间描述,在考虑订单的最早生产时间和到期时间的基础上,建立了单生产线序贯多目的批处理过程的短期调度数学模型,模型表达为一个混合整数规划(MILP)问题.该模型不但能优化订单,减少了模型的整数变量.求解使用了分支定界法(BAB),实例计算表明了该模型的适用的生产时间,而且还能最小化订单生产的提前完成时间和拖延时间.本文将预先排引序入到模型中性和有效性.     

一类局域性多技能资源受限项目调度的新算法

多技能资源受限项目调度问题(简称MS-RCPSP)是项目管理中颇具代表性的调度问题,一般性问题以“资源全局受限”为特征.本文从新视角,针对实际中广泛存在的资源局域受限情况,以及反应性和应急性等情况,研究局域性MS-RCPSP;并重点考虑一类典型问题:项目某部分的平行活动,可用的资源量极少,甚至为1,但具备各活动所需技能,且可重复使用,需安排该资源顺序完成这一众活动,使项目工期最小化.虽是局域性调度,但项目系统性使其“牵一发而动全身”,难度可能不亚于全局性调度.本文从探索问题“局域性”特征入手,量化局域调度导致的项目工期延迟,并发展整数线性优化强对偶理论,结合Dantzig-Wolfe分解法,开发出伪多项式时间精确算法求解该问题;通过仿真模拟测试,验证该算法计算大规模问题案例精确解的优势.     

基于VEPSO-BP的多资源均衡优化

针对多资源均衡问题的特点,建立了描述问题的数学模型,然后运用多目标优化的思想,提出了一种新的基于Pareto和向量评价的微粒群算法(VEPSO-BP)。最后通过算例的计算分析,用VEPSO-BP得到的各项资源的最小资源强度分别比VEPSO降低了22.3%、10.1%和23.7%,验证了该方法在多资源均衡优化中的可行性和有效性。     

单跑道混合起降飞机排序问题的优化算法研究北大核心CSCD

针对单跑道混合起降飞机排序问题,考虑着陆队列的优先性以及最小时间间隔的复杂性,建立最小化队列完成时间的混合起降模型.为求解该模型,提出两种基于着陆优先的两阶段算法,即TPLP算法和M-TPLP算法.该两种算法的第一阶段均是将着陆队列从起降队列中分离,并用蚁群算法对其求解;在第二阶段,TPLP算法和M-TPLP算法分别在不允许和允许着陆飞机偏移已安排着陆时间的情况下,将起飞队列插入到已排着陆队列中,即确保了着陆飞机的不同优先性,在一定程度上能够为实际的空中交通流量管理提供理论依据.最后,通过仿真实验验证所提算法的有效性.     

基于优先规则的活动成本目标资源受限工程调度

首先给出了该问题的数学模型,问题分析得出该问题也是一类NP完全问题,继而讨论了启发式方法进行问题求解的基本思想,基于此,结合活动成本目标的特性提出了问题求解的串行调度方案和并行调度方案,并设计了相应的几种优先规则,分析了算法的时间复杂性.基于改造PSPLIB中的单模式算例测试,并行调度方案的结果大多优于串行调度方案,而在最大最早完成时间和最大活动先序相关成本等两种优先规则下的调度方法计算效果相对较好.     

流程式多品种成批轮番生产的分批与调度集成

随着顾客需求多样化和个性化,现代流程工业已由过去单一品种大量生产转向广泛采用多品种成批生产方式.本文基于供应物料和库存约束得出逐阶段加工中各批之间的优先级关系,采用连续时间建模策略建立了流程式多品种成批轮番生产分批和调度集成决策的混合整数规划模型,该模型考虑了计划决策方面的分批与调度集成,以及生产工艺上的多阶段、共享生产装置(设备)、库存限制、品种切换调整时间和物料动态转化率,在此基础上给出了模型求解的改进粒子群算法.通过企业实际背景算例验证了所给出规划模型的有效性和求解算法的良好性能.这既是对流程式多品种成批轮番生产分批及调度理论的拓展,也为流程工业企业多品种成批轮番生产管理实践提供了理论依据和方法支持.     

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.     

引入微元法思想的混合测控资源联合调度方法

针对混合测控资源联合调度中存在的资源属性繁多、偏好差异大以及可能出现的调度弧段冲突等问题,借鉴单体制测控网调度研究中的任务需求描述方法,对混合测控任务需求的特点进行分析,给出其任务需求的规范化描述。以测控调度收益值最大为目标,建立混合资源联合调度模型;引入微元法思想,提出了可用弧段扩展复用方法,以此为基础提出了基于改进遗传算法的求解策略。仿真结果表明：所建模型和相应的解冲突算法能有效提高测控需求满足率和测控收益。