重复性项目前摄性调度优化方法研究

为应对重复性项目在建设过程中遇到的不确定性干扰,需对重复性项目进行前摄性调度优化研究,以增加项目进度计划容纳不确定性因素干扰的能力。本文首先分析基于线性计划法下,重复性项目中线状、条状、块状活动之间的时差关系,通过时差大小确定缓冲区间的选择范围。然后以工期、成本、鲁棒性为目标,构建多目标前摄性优化调度模型。并针对其NP-hard属性,设计改进粒子群优化算法:通过引入模拟退火算法,避免粒子群容易陷入局部最优的问题,算法测试表明改进算法具有较快的运算速度和较好的寻优能力。最后,通过一个重复性工程的案例,验证本文提出的前摄性调度优化模型的可行性和有效性;并通过仿真模拟发现,本文提出方法消耗更少缓冲就可以保证项目按时完工。通过研究分析得到以下结论:在编制进度计划时,可以通过在一定范围内增加资源量的方式,获得更优的进度计划。

前摄性及反应性项目调度方法研究综述

随着项目管理实践的不断发展,不确定性项目调度越来越常见。相应地,关于它的研究也越来越多,目前已经成为项目调度管理的一个重要研究领域。前摄性及反应性项目调度方法作为这个研究领域内的最新分支,近些年来已经产生不少研究成果。本文依据对于扰动的不同处理方法对这些研究成果进行梳理,首先介绍了前摄性项目调度方法的研究进展;其次,归纳了反应性项目调度方法的已有研究成果;再次,对关键链项目调度方法进行了讨论。最后,对前摄性、反应性项目调度方法的研究现状进行总结并指出进一步的研究方向。

基于随机活动工期的现金流动态均衡前摄性与反应性项目调度优化

承包商的现金流动态均衡对不确定条件下项目的顺利实施有重要影响。作者研究基于随机活动工期的现金流动态均衡前摄性及反应性项目调度问题,目标是在随机活动工期条件下,为承包商生成现金流均衡基准进度,并根据执行过程中的实际情况,动态地对其进行反应性调整。首先,通过建立前摄性调度优化模型生成基准进度,并提出两个反应性调度策略对其进行调整。其次,为以上诸模型的求解设计了模拟退火和禁忌搜索相结合的混合算法tabu-SA。最后,针对前摄性调度模型,在随机生成的算例集合上对算法进行测试,并进行大规模仿真实验。研究结果可以为随机活动工期下承包商保持现金流动态均衡、确保项目顺利实施,提供定量化决策支持。

随机活动工期下基于总不确定成本的项目前摄性调度与反应性调度集成优化

从成本经济角度研究活动工期随机中断下前摄性调度与反应性调度在应对不确定因素干扰中的集成优化问题,目标是最小化项目计划与实施过程的总成本。构建以总成本最优为目标的前摄性与反应性调度集成优化模型;针对模型特征设计混合变邻域随机禁忌搜索启发式算法,并在ProGen生成的算例上进行全因子测试。结果表明:基于随机属性的混合启发式算法在算例规模较大时可以发挥较好的作用;通过合理设置基准进度中缓冲分配方案,可以通过牺牲部分鲁棒性的方式获得项目总成本的最优。

扰动环境下非标自动化设备项目反应性调度

为应对非标自动化设备项目调度中的突发状况,在企业资源受限下多模式项目调度问题基础上,针对扰动环境采用反应性调度作为动态调度方案,反应性调度模型将各作业开始时间变动成本最小化作为优化目标,同时考虑最小化各作业模式转换成本。为满足快速求解的要求设计了双层嵌套变邻域搜索算法,通过对邻域和扰动算子的设定减少了不可行解和扩大了搜索空间。将改进算法与遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法进行了比较,实验结果验证了算法的有效性和性能的优越性。

随机多模式项目前摄性调度与反应性调度的权衡

本文研究活动工期随机中断情况下多模式前摄性与反应性项目调度两种方法的权衡,目标是最小化前摄性调度中由于添加时间缓冲产生的资源占用成本与反应性调度中由于中断发生而产生的调整损失成本之和。首先,就此问题构建相应的前摄性调度优化模型,求得一个鲁棒性最大的基准计划;然后以此基准计划为基础构建损失最小的反应性调度优化模型。随后针对问题的NP-hard属性设计专门的禁忌搜索启发式算法,并在Pro Gen生成的算例上进行全因子测试。研究结果表明,当项目中同时考虑前摄性资源占用成本与反应性调整损失成本时,基准进度鲁棒性与总成本之间存在一个整体最优值。通过对两种调度方式进行权衡分析,可以得到在恰当鲁棒值设定下总成本最优的调度方案。本文研究可为不确定条件下项目进度的制定与控制提供定量化决策支持。

资源随机中断下突发事件应急救援鲁棒性多模式项目调度优化

突发事件应急救援具有高度的不确定性与动态性,稳定可靠的救援计划及其合理有效的应急处置则可以大幅度降低灾害蔓延的风险。通过运用不确定环境下项目调度的理论与技术对资源随机中断情形下的突发事件应急救援问题展开研究,一方面在事故发生前,采用前摄性项目调度方法制定鲁棒性水平较高的基准计划指导救援过程有序开展;另一方面在事故发生后,借助反应性项目调度方法随时针对环境变化采取恰当的处置策略做出快速有效的应急响应,减小事故进一步扩散的风险。研究结果表明通过前摄性与反应性调度方法的协作与配合,可有效应对突发事件应急救援中发生的资源中断情况,更大限度地减少项目的损失。

一种求解柔性资源约束前摄性项目调度问题的启发式算法

在不确定环境中,一个具有较高鲁棒性的进度计划可以保证项目的稳定实施。考虑到现实中资源可能具有多种技能,会对制定鲁棒性较高进度计划的过程产生影响,因此本文研究了柔性资源约束下前摄性项目调度优化问题。首先界定研究问题;然后从鲁棒性最大化的视角出发,构建了研究问题的优化模型,在对模型进行分析的基础上将其分解为经典鲁棒优化和资源技能分配两个子模型;随后设计了求解问题的基于削峰算法的启发式算法;最后用一个实际案例验证了算法有效性,并分析了关键参数对进度计划鲁棒性的影响,得到如下结论:项目进度计划鲁棒性随着项目工期的延长、资源可用量的增加或资源柔性的提高而增大。

干扰情形下重复性项目快速修复策略模型与算法

重复性项目受到干扰事件影响后,如何使其低成本,快速修复到基准调度计划,是项目管理者面临的重要问题。本文研究了干扰情形下重复性项目的反应性调度问题。首先提出了一种新的快速修复策略模型,旨在使项目以较低的成本快速修复到基准调度计划;针对问题特点,设计了一种Q-learning与遗传算法结合的混合算法进行求解;最后通过一个高速公路项目和蒙特卡洛模拟验证了本文模型和算法的有效性。结果表明:本文所提出的修复策略可以显著降低反应性调度成本;在一定范围内,增加修复的范围可以有效降低反应性调度成本;Q-learning与遗传算法混合算法在该问题上的求解质量和效率优于遗传算法。本文可以为重复性项目管理者进行反应性调度提供决策依据。

活动执行时间可提前的多模式反应性项目调度优化

研究不确定活动工期下活动执行时间可提前的多模式反应性项目调度问题。首先对反应性研究现状进行综述;其次建立以最小化反应性总成本为目标的优化模型;随后基于问题特点设计禁忌搜索算法;最后通过具体案例分析关键参数对反应性成本的影响,并得出结论:执行时间提前得到的反应性成本及完工时间明显低于执行时间不可提前的结果;随着项目推进,总成本及影响的活动数量总体上呈减小趋势,但项目完工时间在某些时刻维持不变;对于工期增加较大的活动,将其本身或紧前活动提前启动,或将其转换至活动工期较短的模式可降低反应性成本。研究可为不确定环境下反应性计划制定提供决策支持。

随机工期下反应性多模式项目调度优化

在活动工期随机中断下,通过衡量成本、鲁棒性及完工时间3类目标和两种资源分配的不同组合下,获得的反应性策略对项目调度过程中损失成本、完工时间及中断次数等方面的影响,以确定不同情况下的最优调度策略。首先对该问题进行界定,并构建问题的优化模型;设计遗传禁忌混合搜索启发式算法对模型进行求解并得出结论:遗传禁忌混合算法要优于单纯的遗传或禁忌算法;采用基于成本目标的策略可以显著降低项目反应性调度成本;在不确定度较低的环境下,传统的进度生成方式要优于随机进度生成方式。

任务工时不确定的模具车间前摄性调度研究

由于模具生产属于非重复性生产模式,各工序的工时具有很强的随机不确定性,这给模具车间制定合理可行的作业计划带来了一定的困难。针对这一实际问题,提出了一种考虑任务工时不确定性的前摄性车间调度算法。首先,分析了模具精加工环节的两道关键工序对制造系统稳定性的影响,并基于工序的工时不确定特性,建立了任务工时不确定的离散概率模型;然后,以调度方案的稳定度作为优化目标,构建了两阶段流水车间前摄性调度模型,针对该模型,提出了一种变宽集束搜索求解算法;最后,将该算法与定宽集束搜索算法进行对比分析,结果表明该算法能很好地兼顾求解质量和计算时间。

双目标突发事件应急救援前摄性调度优化

本文以救援时间最短化与计划鲁棒性最大化为目标,研究突发事件应急救援前摄性调度优化问题。作者首先对所研究问题进行界定,其中计划鲁棒性定义为各活动开始时间可调整时差的总和,任务是在应急预算和救援期限的约束下,确定活动执行模式与开始时间以实现上述两个目标。随后,构建问题的0-1规划优化模型,鉴于其强NP-hard属性,设计禁忌搜索启发式算法。最后用一个算例对研究进行说明,得到如下结论:救援时间随应急预算的增加而缩短,随救援期限的放宽而延长;计划鲁棒性随应急预算的增加或救援期限的放宽而提高;当权重分配系数增大时,应急救援时间先保持不变而后缩短,计划鲁棒性则呈减小趋势。本文研究可为突发事件应急救援的组织与协调提供决策支持。

带有GPRs的前摄性资源受限项目调度建模与优化

资源受限项目调度(RCPSP)是项目调度领域的经典问题,现有关于RCPSP的研究大多是在确定性环境下的进行的。然而项目在实际执行过程中,由于各工序的工期以及资源可用量都具有一定的不确定性,可能会导致项目的延迟甚至中断。通过分析广义优先关系(GPRs)网络的特点,以最小化项目总工期和最大化项目的鲁棒性为目标,建立了带有GPRs的前摄性资源受限项目调度模型,并根据基准进度计划对稳定性要求的特点,选用分支定界算法求得模型的精确解。最后,通过随机生成案例的方法测试了所提出的模型在求解带有GPRs的资源受限项目调度问题方面的稳定性。

基于资源随机中断的反应性多模式项目调度优化

资源中断是项目实施过程中一种常见现象,它会导致项目进度计划的变更并引起额外的成本。本文研究资源随机中断下的项目调度问题,目标是对基准进度计划进行合理的调整,以最小化由此所造成的额外成本。作者首先对研究问题进行界定,随后构建问题的优化模型。针对模型的NP-hard属性,设计禁忌搜索启发式算法。最后以基准列表算法和随机生成算法为参照,在随机生成的标准算例集合上对算法进行测试,得到如下结论:在可接受的计算时间范围内,禁忌搜索获得的满意解质量明显高于其他两种启发式算法;算法的平均计算时间随着项目活动数的增加而增加,随着网络复杂度、资源强度或资源中断次数的增加而减小;满意解的平均目标函数值,随着项目活动数或网络复杂度的增加而增加,随着资源中断次数的增加而减小,与资源强度无明显关系。

大规模伤亡事件应对流程的前摄性调度优化

以死亡人数最少化为目标,研究大规模伤亡事件应对流程的前摄性调度优化问题。首先,使用伤情等级和伤情随机转化的马尔可夫链,建立伤员死亡概率与伤员处置时间的函数关系。随后,将研究问题转化为柔性作业车间静态调度问题,并设计遗传算法求解。最后用一个随机算例对算法进行仿真,结果表明:该算法可行有效;与现有研究中救援时间最短化的调度方法相比,伴随着可接受的救援时间跨度增加,该方法可大幅降低救援过程中的死亡人数。本文研究有助于决策者优化应急救援过程,有效减少死亡人员数量。

被动还是主动:反应性与前摄性反生产行为解析

在以往研究的基础上,对反应性和前摄性反生产行为进行了解析。反应性反生产行为是个体被动的故意行为,比较公开、激进,具有明显的行为指向;前摄性反生产行为是个体主动的故意行为,比较隐蔽、理性,行为对象不明确。触发类因素和/或内在控制类因素通过表达性动机对反应性反生产行为产生影响,而机会类因素和/或倾向类因素通过工具性动机对前摄性反生产行为产生影响。两类反生产行为对组织、员工个人都具有消极和积极影响,但存在一定的差异,组织针对两类反生产行为的管理策略也应该不同。

基于活动工期信息动态更新的前摄性-反应性项目调度

项目执行中,活动工期随机性会随着可用信息增加而动态更新,即工期随机性会逐渐下降.以下降的工期随机性为背景,研究前摄性-反应性项目调度集成优化.具体地,前摄性子问题通过构建以最小化期望总成本为目标的优化模型,旨在获得经济的基准计划;通过设计禁忌搜索算法对其求解.反应性子问题旨在通过确定合理调整时点,实现资源占用成本与开始时间偏差成本的动态平衡;设计主动、被动及混合策略确定调整时点.通过前摄性-反应性集成优化,目标是最小化实际执行总成本.得出研究结论:首先,前摄性子问题的求解算法可求解得到优质的基准计划,可作为反应性执行的最佳指导;其次,不同的反应性策略在不同情形下表现出各自的优越性,整体来看,混合策略具有较强的优势.

突发事件应急救援前摄性调度与反应性调度的集成优化

本文首先介绍了突发事件和应急救援的概念,其次对前摄性调度与反应性调度分别进行了阐述,并分析了两者各自的特点和工作原理,最后对前摄性调度与反应性调度的集成优化进行了详细讲解,旨在为突发事件的应急救援提供参考依据,促进应急救援的成功率。

物料齐套时间不确定的多地总装作业前摄性调度

定制型生产线的总装环节具有工程项目式运作、在客户地开展手工装配、所需物料众多等特点,装配组在各个客户地往来调配需要差旅时间,而装配物料又难以如期齐套,容易导致人员和物料的相互等待,从而延长了此类生产线的交付周期。本文通过对总装作业进行前摄性考虑以减少等待浪费、缩短交期。首先建立不确定环境下多地总装作业前摄性调度数学模型,然后以质量鲁棒性和解的鲁棒性为优化目标,构建了结合缓冲时间插入策略和抽样仿真技术的非支配排序遗传算法NSGA-II求解问题,最后通过实际样例验证了算法的有效性。