基于改进蚁群优化的多目标资源受限项目调度方法

多目标资源受限项目调度是一类典型的NP难组合优化问题,具有广泛的实际应用背景.本文提出了一种带局部搜索的改进蚁群优化算法用于求解多目标资源受限项目调度问题,优化指标为最小化项目工期和资源投资.首先,采用改进的蚁群优化算法获取Pareto解集;其次,通过基于带逻辑约束的Insert和Swap邻域搜索方法对已获得的非支配解进行局部搜索,进一步提高算法的性能;最后,基于PSPLIB国际标准测试集的数值仿真实验与现有最好的算法比较,验证了所提算法的有效性和高效性.     

一种求解资源受限项目调度问题的蚁群算法

针对资源受限项目调度问题的特点,开发了一种基于蚁群算法的项目调度新方法.在该方法中,采用基于优先权排列的编码方式进行编码,利用组合评估的形式指导蚂蚁移动.提出能使用大量优先级规则的规则池方法,为不同的蚂蚁设置不同的优先级规则.充分利用蚁群算法的优点,为每个蚂蚁设计单独的线程,采用多线程结构实现了本算法.利用被普遍应用的PSPLIB标准问题对该算法进行了大量的仿真测试,并与既有智能优化算法进行了比较,取得了令人满意的结果.     

基于文化遗传算法的资源受限项目调度

资源受限项目调度问题作为一类典型的组合优化问题,理论上属于NP难题.本文结合文化算法和自适应遗传算法的优点,提出一种新的智能优化算法--文化遗传算法来求解资源受限项目调度问题.算法设王了两类空间:群体空间和信仰空间.各空间采用不同的自适应遗传算法进行独立进化,进化过程中利用同步式传输方式定期通过接受操作和影响操作来更新信仰空间和群体空间.为避免各空间的局部收敛同题,文中使用正弦函教和余弦函数自适应控制交叉概率和变异概率以保证群体的多样性.通过对标准数据库PSPLIB中的多个问题的仿真,结果表明:此算法在解决资源受限项目调度问题时不仅具有全局收敛性,而且在一定程度上具有较好的收敛速度.     

一类资源受限项目调度问题的仿真方法

在资源受限项目调度问题中,基于有限数量的资源可能同时存在多个满足激活条件的活动,这些活动的执行顺序是随机动态变化的,难以用常规的数学方法进行描述;现有仿真软件也不足以支持该类问题的仿真,为此提出一类资源受限项目调度问题的仿真方法。该方法基于扩展有向图建立项目流程仿真模型,将仿真模型数据以活动依赖矩阵和活动资源关联矩阵的形式进行描述,通过编制采用活动扫描法的仿真策略对流程模型进行仿真,得到项目完工时间及活动的安排。通过举例应用和对比,验证了该方法的可行性与有效性。     

一种求解资源受限项目调度问题的自适应遗传算法

遗传算法（GA）应用在经典资源受限项目调度问题中取得了显著的效果。本文提出了一种新的编码方法，亦即在任务链表后面加上两个基因，一个是表示解码规则的S／P基因，另一个是表示解码方向的F／B基因，由这两个基因同时控制任务链表的解码规则和解码方向。为了验证其有效性，选用标准数据库PSPLIB中的156个例子进行验证，鲒果表明：本算法优于采用编码为任务链表和带有S／P基因的任务链表的两个遗传算法。本算法的设计思想对于解决相关组合最优化f-＇l题具有一定的指导意义。     

多种资源受限多项目排序问题的两层决策方法

分析了多种资源受限多项目排序问题的性质和特点 ,提出用两层决策方法建立这类问题的数学模型 .将基于直接搜索法的随机全局优化方法用于求解该问题的全局最优解 ,给出了具体的算法步骤 .计算示例表明 ,本文建立的模型和给出的算法能有效地求解多种资源受限多项目排序问题.     

资源受限多项目选择计划模型及其免疫优化决策方案

针对资源受限多项目选择计划问题探讨其数学模型,利用改进的克隆选择算法对其进行求解.算法设计中,利用启发式规则生成初始抗体群;利用变异算子改善进化群体的质量和增强进化群体的多样性;在群体更新中,基于启发式规则,插入新的成员微调进化群体的多样性.数值实验结果说明了模型设计的合理性,以及改进的克隆选择算法的有效性,获得了所建模型的较好决策方案.     

基于蚁群算法的Job-Shop多资源约束车间作业调度

针对多资源约束的车间调度问题,考虑资源种类变化的情况及资源在可用时间上的约束影响,建立了该类问题的通用调度模型。提出了一种基于蚁群算法的作业优化调度算法,在Job-Shop问题图形化定义的基础上,设计了状态转移规则、轨迹强度更新规则以及工序时间的决策规则,借鉴精英策略的思路,对多资源约束车间的具体调度进行了分析与实现。实例仿真表明,该方法对多资源的车间调度问题是可行的。     

求解模糊资源受限项目调度问题的遗传算法

本文研究了以排序健壮性最大为优化目标的具有模糊加工时间和模糊交货期的资源受限项目调度问题,采用六点模糊数表示模糊加工时间和模糊交货期,引入了2种模糊数的弱比较方法,即重心距离法和积分值法.针对这一优化问题设计了一种基于任务链表编码形式的遗传算法.数值实验结果表明该算法优于文献中的相关算法,同时实验结果也表明基于2种模糊数的弱比较方法对算法性能影响较弱.     

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.     

模糊多目标资源受限项目调度问题的优化方法

设计了一种求解模糊多目标资源受限项目调度问题的遗传局域搜索（GLS）算法,目标是生成近似有效解集以便决策者在决策过程中有更多的选择．算法利用线性加权效用函数将多目标组合优化问题转换为单目标组合优化问题,通过系统的方法生成目标权系数向量,对于每次生成的权系数向量,调用GLS算法求解以极小化效用函数为单一目标的子问题,由此生成的近似有效解集更加具有多样性．实验结果表明：本文算法可以针对多目标资源受限项目调度问题生成较好质量的近似有效解集,在多数指标上优于其它两种对照算法．     

资源约束下多项目调度的拓扑优化方法

为了有效解决带有项目优先权约束和资源约束的多项目调度问题,综合考虑项目调度过程中任务的时序关系和资源限制,以拓扑遍历方法为基础,提出了一种多项目调度问题的拓扑优化算法。该算法利用拓扑序列的特点,能够保证任务间的时序关系,采用关键路径任务优先、向后影响度大以及最小空闲时间等优先规则进行任务调度及资源分配。结合工程实例,验证了该算法的可行性。     

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.     

资源多时间窗约束下的项目调度

资源受多时间窗约束在项目管理实践中时常出现,却在资源受限项目调度的研究中很少涉及。根据资源的多时间窗特点,建立以成本最小化为目标、考虑资源多时间窗约束的项目调度优化问题的数学模型,提出基于优先规则的倒推右移调度方法,开发相应的优先规则。经算例测试,对比分析资源时间窗在不同的配置水平下对项目成本和工期的影响,并对活动网络复杂性和不同的优先规则下的结果进行比较。结果表明,基于优先规则的倒推右移调度方法可以有效地求解问题,项目目标在倒推右移操作后有明显改善,考虑任务资源时间窗匹配和最小后序活动静态成本的混合优先规则求解效果较好。     

资源受限项目调度的多智能体文化演化算法

结合文化算法的双层结构和多智能体进化算法的演化优势,提出一种求解资源受限项目调度问题的多智能体文化演化算法。算法设置了上层信仰空间和下层群体空间,各空间内智能体通过与其邻域进行竞争、合作操作及自学习操作来增加自身的能量,空间之间的交互是定期通过接受操作和影响操作采用同步传输方式来完成。通过对资源受限项目调度标准数据库PSPL IB中多个32、62、92、122工作的项目调度问题的仿真,结果表明:此算法不仅具有很好的收敛特性,而且运行速度快,是一种求解大规模调度问题的有效算法。     

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.     

资源受限项目调度中缓冲区的设定方法

基于资源受限项目调度(RCPS)的理论与方法,设计了一种项目计划中非关键链上工作缓冲区的设定方法.该方法综合考虑了工作在资源约束下的自由时间和根据根方差法计算的输入缓冲区的尺寸,分别针对每项非关键链上的工作设置时间缓冲区,既起到了保护关键链工作按计划执行的作用,又降低了项目净成本,同时避免了简单关键链管理方法因缓冲区设置而产生的工作间资源冲突.文中通过对资源受限项目调度问题(RCPSP)的标准问题库PSPLIB中典型案例的求解过程对算法的应用过程进行了描述.     

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.     

基于合作博弈协商机制的分布式资源受限多项目调度

分布式资源受限多项目调度问题涉及多个项目的独立调度以及项目之间共享资源的协调分配,因此,解决该问题的关键是设计有效的机制获取协调全局资源所需的调度信息并据此配置全局资源.考虑每个单项目延期的影响程度不同,以最小化多项目总拖期成本为全局目标建立分层决策模型:考虑分布式多项目调度问题的信息不对称性和各单项目决策者的自利性,设计基于合作博弈协商机制的分阶段进化算法对问题求解.以MPSPLIB问题集开展实验研究,结果表明:采用合作博弈协商机制可以有效降低多项目的总延期成本,并且该求解机制对问题规模和资源冲突强度的变化有很好的适应性;自主Agent参与合作博弈并选择诚信策略可获得更高的单项目收益,同时多项目获得高质量的调度方案.     

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.