基于RCPSP算法的船舶生产计划辅助生成系统

为了突破船舶生产计划管理的传统方法,基于设计、生产、管理一体化的管理模式,提出了船舶生产计划辅助生成系统,利用RCPSP算法和设计、基础工艺、资源、物量等信息得出优化的工序和较为合理的生产计划,可解决该行业内各船企普遍存在的产品建造周期长、生产计划安排不合理、生产效率低下等问题,这对促进船舶制造业、海洋机械制造业及其相关产业竞争力的快速提升,争取更大经济效益具有重要的指导意义。

RCPSP中现金流优化问题的HGA方法

针对网络进度计划中财务方面对项目管理的影响 ,研究资源受限项目调度问题 (RCPSP)中网络现金流的优化问题。提出以网络净现值最大作为网络现金流优化的目标 ,建立了带有贴现率的非线性整数规划模型 ,采用遗传算法与模拟退火算法相结合的混合式遗传算法进行求解。仿真实例表明了方法的合理性和有效性。

关键链技术在RCPSP问题中的应用研究

本文采用遗传算法,提出了一种关键链的识别方法,能够得到一近优的关键链。在项目缓冲的设置方面,既考虑了关键链自身的因素,又考虑了非关键链对其的影响。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,较为详尽地描述了方法的具体应用过程。最后,采用对比研究仿真验证的方法证实了上述方法的有效性。

RCPSP在机场运营调度系统中的应用研究

为了提高机场运营效率,在机场生产运营调度系统中引入资源受限工程问题模型。然后依据机场生产运营调度自身特点,在资源受限工程问题的求解中引入模板的概念,对问题的求解给予优化。并对系统实现中的关键问题———模板选择、优先规则与资源排序进行了详细分析说明。该系统在实际运行中取得了良好效果。

基于干扰管理的RCPSP问题研究

本文通过对RCPSP问题的研究,从资源有限这个角度对项目调度进行了分析。基于干扰管理的思想从项目网络、任务、资源和里程碑四个方面对RCPSP问题的干扰因素进行了深入分析。项目网络干扰分为新任务干扰和优先关系干扰,会引起RCPSP数学模型中J、P、S集合的变化。任务扰动分为:任务工期扰动和任务资源扰动,会引起RCPSP数学模型中t、k、d、r、CT、R、ST的变化。资源干扰主要指资源短缺,会引起RCP-SP数学模型中k、r、R的变化。里程碑干扰会引起项目计划的修改,从而引起RCPSP数学模型中目标函数minCT的变化。

面向对象技术实现求解RCPSP的遗传算法

基于遗传算法求解RCPSP(resource-constrained project scheduling problem)的算法框架,采用面向对象的技术抽象出算法运行中的五个类:活动类、项目网络图类、串行调度进程类、种群中的个体类及遗传算法类。基于动态数组表示项目网络图和活动之间的逻辑关系,并分析出每个类的基本属性及操作函数,其次,探究出各个类之间的组合或依赖关系,从整体角度,设计出包含所有类的算法静态结构图,清晰地展示了多个类之间复杂的数据互访过程,进而实现了基于面向对象技术的遗传算法求解RCPSP编码,最后从理论上分析了采用面向对象技术的优势。研究表明,相对于传统的面向过程的编程方式,基于面向对象技术实现求解RCPSP的遗传算法使得代码编写工作量大大减少,程序的可读性增强,且算法的运行效率有很大提高。

一种求解RCPSP的协同进化分布估计算法

针对大规模资源受限项目调度问题计算复杂的特点,提出一种合作式协同进化分布估计算法(CCEDA)。将合作式协同进化框架与分布估计算法相结合,将复杂问题分解为子问题,利用改进的分布估计算法对每个子问题进行协同优化求解。为提高分布估计算法的局部搜索能力,给出一种对解进行局部搜索的方法。将CCEDA用于求解标准问题库PSPLIB,并与GAPS、GA-DBH、GA-hybrid与GA-FBI算法进行比较,结果证明CCEDA拥有更好的求解性能。

带有资源转移时间的RCPSP资源流模型及算法

本文在传统资源受限项目调度问题(resource-constrained project scheduling problem,RCPSP)中引入资源转移时间,为有效获得问题的最优解,采用资源流编码方式表示可行解,建立了带有资源转移时间的RCPSP资源流优化模型,目标为最小化项目工期。根据问题特征设计了改进的资源流重构邻域算子,分别设计了改进的禁忌搜索算法和贪心随机自适应禁忌搜索算法求解模型。数据实验结果表明,相较于现有文献中的方法,所提两种算法均可针对更多的项目实例求得最优解,并且得到最优解的时间更短,求解效率更高。此外,分析了算法在求解具有不同特征的项目实例时的性能,所得结果为项目经理结合项目特征评价算法适用性提供了指导。

求解RCPSP问题的迭代局部搜索算法研究

迭代局部搜索(Iterated Local Search)算法是一个简单、高效的元启发式算法。提出一种新的求解资源受限项目调度问题(RCPSP)的迭代局部搜索算法。通过对当前解进行迭代交换实现局部搜索过程,再通过扰动多个任务的方式进行有效的扰动,防止陷入局部最优。迭代过程中通过优先对关键链的任务进行局部搜索进一步缩小解空间,通过双对齐技术提高解的质量。最终通过标准问题库求出各项参数并且验证算法的性能。

基于改进RCPSP的军队建设项目中长期规划问题建模与求解

针对军队建设项目中长期规划编制中的任务安排问题,探索运用项目调度理论和方法提供一种辅助的定量分析手段。以传统资源受限项目调度问题模型为基础,考虑军费预算定期划拨的特点,增加资源可用时间区间作为约束条件,构建了带资源时间约束的多项目调度模型,提出了一种集成动态遗传算法和启发式算法的逐阶段迭代多项目调度算法。该模型和求解算法能够在有限时间和预算条件下,充分利用各年度预算并达成项目规划预期收益。仿真实验表明,本文提出的逐阶段迭代多项目调度算法能够快速求解大规模算例,避免早熟并获得满意解,在求解速度和质量方面具有一定优势。

基于改进NSGA-II算法的装配式建筑施工调度优化

针对以往装配式建筑调度研究主要基于每项活动只有确定的活动时间和一种执行模式,而实际调度过程中存在不确定的活动时间和多种执行模式,建立多目标多模式资源约束下的模糊工期调度模型,提出一种改进的非支配排序遗传算法(INSGA-II)来求解(时间−成本)双目标优化模型。该算法根据活动的优先级关系进行种群初始化和交叉操作,同时提出新的包含活动列表、模式列表和资源列表的3段编码。最后,通过装配式建筑施工现场实际案例分析和算法性能对比,证明本文构建的调度模型和算法设计能有效地解决多模式资源约束下的模糊工期调度模型,为施工调度计划的设计提供科学的思路和方法。

甲供非商品化资源约束下可中断项目群调度模型

不可更新资源的约束会导致项目群中各合同项目开工延误甚至施工中断。针对不可更新资源受限理论研究存在的局限性,开展了多种甲供非商品化资源(NCRPE)约束下可中断项目群调度问题的研究。首先,由于资源分配多样性会给项目群进度造成不确定性影响,围绕项目群工期—延误成本双目标优化模型展开研究,采用改进编码方式的多目标粒子群算法(MOPSO)进行求解,获取项目群的资源分配方案,利用串行调度生成机制(SSGS)得到项目群进度计划;其次,将MOPSO算法和NSGA-II算法进行对比,通过IGD和HV两个指标来衡量MOPSO算法求解该问题的有效性;最后,结合实际案例,对模型进行求解分析。在甲供非商品化资源约束和项目可中断情况下,构建的项目群调度模型能够有效地实现项目群工期和合同项目延误成本的双目标优化。研究成果为业主合理分配NCRPE以及进行项目群调度提供理论依据。

基于资源冲突调度的关键链项目进度研究

关键链项目进度管理既考虑了CPM/PERT技术,又考虑了资源受限下项目调度问题,但把两者结合起来,研究项目进度优化和理论上完整的项目网络表示,目前还存在研究不足。文章以资源受限下项目调度方法的平行法,加入资源强度优先调度原则,首先提出了关键链项目资源多任务调度算法;其次在项目网络中引入开始-开始搭接关系来表示资源冲突引起的活动时间滞后,形成完整的关键链项目网络表示,并给出了基于此表示的关键链识别算法;最后以一个实例验证了该解决方案的有效性,表明了该算法对2种约束限制下、具有2种搭接关系关键链项目网络表示的合理性。

多目标资源受限项目鲁棒调度研究

由于资源受限项目调度属于NP-hard问题,传统的RCPSP主要集中于工期最短单一目标的基本问题研究,而忽略了项目调度对鲁棒性等多目标属性特征的要求。本文以经典的串行进度生成机制为基础,引入了衡量项目稳定性的鲁棒性要素,创建了项目鲁棒调度串行生成机制(RSSGS),提出了项目鲁棒性的测度新指标,构建了优化鲁棒结构的工期最短和鲁棒性最大的双目标优化模型,并结合分层优化原理,设计了改进的SA算法。最后,采用算例验证了该模型的可行性和合理性。

资源约束下多项目调度的启发式算法

讨论了目前RCPSP领域的研究现状，建立了一种针对单模式资源受限下多项目调度问题的数学模型，并提出一种解决该问题的启发式算法，给出了具体的算法步骤以及算例，结果表明该算法可以得到可行解。

基于SVM与强化学习的启发式算法

RSS(Random Sampling Scheme)随机抽样方案,是一种简单有效、基于优先级规则来求解著名的NP难问题(NP-hard)中的RCPSP问题(Resource Constrained Project Scheduling Problem,资源受限项目调度问题)的方法。基于此,本文提出了一种通用的机器学习方法来改进RSS,将强化学习的ROUT算法(ROUT-algorithm)与SVM(Support Vector Machine,支持向量机)方法相结合,得到一个更理想的值函数,以此来指导RSS给出更佳的搜索策略。由RCPSP的基准实例可以看到,将SVM与强化学习结合,算法结果的好坏在减少训练集数量之后不受影响,且可以在短时间的训练之后得到较为明显的改进,证明该方法有效、实用。

多资源分配问题中GA的应用

针对多资源受限项目调度中均衡使用资源问题，以发电厂施工建设为背景，依据工程网络图，利用ＣＰＭ／ＰＥＲＴ技术，采用非线性整数规划模型，提出利用遗传算法求解ＲＣＰＳＰ，并在中、小规模工程项目中予以应用，结果表明，ＧＡ是解决多资源分配问题的有效算法．

蚁群算法求解多目标资源受限项目排程问题——结合不同排程法则的修正与比较

现有文献较多研究工期最小化的单目标项目排程问题,对于综合考虑项目总工期、总延迟时间、总延迟成本的多目标资源受限项目排程问题(RCPSP)还较少探讨。建构了一个多目标RCPSP模型,以蚁群算法(ACO)配合综合现有排程法则提出的局部启发式函数AM排程法则,修正得到AM_ACO演算法,设计出新的费洛蒙(Pheromone)更新方式,运用田口方法,测试分析ACO各项参数值。最后利用PSPLIB中的测试例题,比较验证AM_ACO演算法的求解品质与效率。比较结果证实AM_ACO演算法有较高的求解品质与效率。

求解广义优先关系下多技能人员项目调度问题的改进布谷鸟搜索算法

为解决传统的完成—开始时序不能满足描述真实项目调度顺序要求的问题,引入广义优先关系(GPRs)及改进的AON描述任务的时序约束。提出将布谷鸟搜索算法应用于求解广义优先关系下的多技能人力资源项目调度问题(MS-RCPSP/GPRs)中的构想,建立了基于改进布谷鸟搜索算法(ICS)的求解方法,采用Powell局部改进技术和精英保留策略,并给出了算法流程。基于相关案例生成器生成该问题的数据集,实验结果表明ICS是一种求解MS-RCPSP/GPRs的有效方法,对解决实际问题具有重要意义。

基于时差效用的双目标资源约束型鲁棒性项目调度优化

进度计划的稳定性对不确定环境下项目的顺利实施具有重要影响。从活动自由时差效用函数的新视角度量调度方案的鲁棒性,进而,同时考虑项目工期和鲁棒性两个目标函数,构建了基于时差效用的双目标资源约束型鲁棒性项目调度优化模型(BORRCPSP)。针对模型的NP-hard和多目标组合优化特征,设计一种调整的快速非支配性排序多目标遗传进化算法(NSGA-II)求解模型。基于PSPLIB中的480个标准算例进行大规模数值仿真测试。采用获得Pareto最优解集合的算例比率、与最优工期的偏差以及Pareto最优解集合的规模和计算时间作为4个评价指标,实验数据的统计结果验证了BORRCPSP模型和调整的NSGA-II算法的有效性。结论表明,BORRCPSP的Pareto最优解集合可以给项目经理综合考虑项目工期和进度计划的稳定性提供定量化决策依据。