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。

随机工期下基于可更新资源约束的Max-npv项目鲁棒性调度优化

从项目双方的视角出发,研究了不确定环境中在可更新资源约束下的、活动工期具有随机性的Max-npv项目鲁棒性调度问题。为了应对随机工期对项目净现值的影响,引入了RFDFF缓冲方法生成鲁棒性调度计划以保证项目稳定执行并得到项目双方净现值的最大化。首先对研究问题进行界定。其次构建由两个子模型组成的项目调度优化模型,随后鉴于问题的强NP-hard属性,设计了禁忌搜索启发式算法求解找到承包商和业主均可接受的满意解。最后用一个实际案例对研究进行了验证说明,并分析了关键参数对合同双方项目收益的影响。结果表明,通过添加时间缓冲的方式可以提高项目的鲁棒性,保证项目的稳定执行。与此同时不同的业主支付方式能够弥补随机工期带来的双方收益损失,保证双方收益的最大化;折现率、支付比例和项目截止日期都会对双方收益产生影响。

随机活动工期下考虑缓冲成本及效用的融资费用最小化项目调度优化研究

巨额融资所带来的高昂融资费用,推高承包商的总成本,严重挤压其利润空间。承包商迫切需要对项目现金流进行优化,提高资金配置效率,降低融资费用。此外,为了应对不确定性干扰,承包商通常花费事前成本为活动添加时间缓冲,以保证进度计划稳定性,以减少事后变更和调整费用。因此,本文研究随机活动工期下考虑缓冲成本及效用的融资费用最小化项目调度优化研究,旨在为承包商生成具有一定鲁棒性的融资费用最小化基准进度。首先,界定研究问题并构建优化模型,在此考虑为活动插入时间缓冲所带来的成本及效用。其次,设计VNTS混合算法对模型进行求解,提炼相关性质以提高算法搜索效率,并在算例集合上进行算法测试。最后,通过案例对本文研究进行说明。研究结果可以为随机活动工期下承包商控制融资费用、提高项目收益,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。

基于随机活动工期的多模式现金流均衡项目调度优化

承包商在项目执行过程中的现金流均衡是保证项目成功的关键因素。本文研究基于随机活动工期的多模式现金流均衡项目调度问题,旨是在项目工期及鲁棒性阈值约束下合理安排活动执行模式与开始时间,实现承包商现金流均衡。本文通过构建整数规划优化模型对研究问题进行刻画,随后设计模拟退火算法进行求解,最后进行案例分析。结果表明:鲁棒性阈值虽然可以保证基准进度的稳定性,但是提高鲁棒性阈值水平反而不利于承包商的现金流均衡,该值过高时甚至得不到可行解。本文研究可为随机活动工期背景下承包商的现金流控制提供定量化决策支持。

随机活动工期下求解资源约束项目最大期望净现值的动态调度算法

本文研究了随机活动工期下如何调度资源约束项目使得项目的期望净现值最大。首先对问题进行了界定,建立了相应的优化模型,其次针对问题的特点设计了一种动态规划算法。在算法设计的过程中,本文通过对项目网络图结构及不同状态最优值之间关系的分析,优化了动态规划算法状态的生成过程及状态最优值的求解过程,从而加快了算法的求解。使用随机生成的540个不同规模、不同结构的仿真案例对算法的有效性进行了验证,并分析了项目网络特征对算法效率的影响。实验发现:项目的次序强度对算法所需时间有着较大的影响,随着项目次序强度的减小,生成的状态数量会增加,从而计算时间也会增加。本文的研究可以为不确定环境下的项目调度提供决策支持。

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。

基于仿真分析的随机活动工期鲁棒性项目调度优化

在不确定环境下,项目的计划与控制对项目能否顺利实施十分重要。考虑随机活动工期,研究了如何借助仿真分析确定鲁棒性调度优化的最佳项目输入参数组合。首先,对研究问题进行界定;随后,构建鲁棒性项目调度优化模型,并设计仿真分析流程,建立项目输入参数与仿真指标之间的对应关系;接着,开发了禁忌搜索启发式算法对鲁棒性调度优化模型进行求解,并制定了仿真实施流程;最后,通过一个实际案例对研究进行说明。得到结论:进度计划的鲁棒性随项目计划工期与资源可用量的增大而增大,达到一定值后保持稳定;当选取不同的仿真指标时,得到的最佳输入参数的组合不同,管理者可根据实际需求选取相应的指标。研究能够为不确定条件下鲁棒性项目调度提供指导,有助于项目进度计划鲁棒性的提升。

面向模具项目动态调度问题的优先规则对比研究

模具产品的定制化特征使得大量模具企业采用项目管理的方法进行生产管理。针对大量并行项目、新项目随机到达、有限资源能力以及大量随机事件干扰导致难以获得模具项目调度最优解的问题,提出以简单高效的经典优先规则近似求解。为了评价不同经典优先规则的优劣,选取了15种适用于模具项目调度问题的规则,以随机生成的算例为实验数据设计了对应的仿真实验,并以项目群累积拖期天数、累积拖期成本以及累积拖期项目数作为评价指标。实验结果表明不同项目环境下对应不同决策目标的最优规则差异较大,所得结论不仅对于合理选择优先规则进行模具项目调度决策具有实际指导意义,也将为后续构建多规则组合的模具项目高效控制策略奠定基础。

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。

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.

基于鲁棒性约束的随机活动工期现金流均衡项目调度优化

现实中大多数项目都是在不确定环境下实施的,且承包商的现金流均衡对项目的顺利实施具有重要影响。本文以承包商的现金流均衡为目标,研究随机活动工期条件下基于鲁棒性约束的项目调度问题。首先对该问题进行界定,构建优化模型;随后设计专门的禁忌搜索启发式算法对模型进行求解;最后用一个实例对研究进行说明,并计算分析关键参数对目标函数的影响。本文研究可为现实中承包商融资能力有限的项目管理提供理论支持。

基于柔性资源约束的前摄性项目调度优化研究

不确定环境中,项目进度计划鲁棒性的高低直接影响项目能否顺利实施。本文研究了具有随机活动工期的柔性资源约束下的前摄性项目调度优化问题,目标是在柔性资源和项目工期的约束下,借助对活动开始时间合理的进行安排进而得到拥有最大鲁棒性的进度计划。首先对研究问题进行界定;随后构建优化模型,并根据问题NP-hard属性和模型特点设计了双层嵌套禁忌搜索启发式算法,通过内外两层交互搜索寻找满意解;最后通过一个实际案例对本文研究进行说明,并分析关键参数对进度计划鲁棒性的影响,得到如下结论:相对于资源无柔性情况下的项目进度计划而言,资源具备柔性后得到的项目进度计划的鲁棒性更高,具有更强的抗干扰能力,能够保证项目稳定执行;同时,项目进度计划鲁棒性分别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上升。

考虑信息处理成本的反应性项目调度优化

通过合理的信息处理投入降低不确定性,对不确定环境下项目的高效实施至关重要.本文研究了考虑信息处理成本的反应性项目调度问题,目的是确定最优的信息处理投入,以最小化项目的不确定成本.首先,抽象了活动工期标准差与信息处理成本之间的函数关系;然后,构建了问题的优化模型并提炼了模型的性质;针对其NP-hard属性,设计了禁忌搜索,变邻域搜索及二者混合的启发式算法;最后,在随机生成的标准算例上,对算法进行测试并分析了关键参数对目标函数的影响.结果表明:混合版算法效果优于禁忌和变邻域算法,基于模型性质的改进措施可有效提高算法搜索效率;项目不确定成本随着信息处理影响系数和资源强度的增大而下降,随着活动权重的增大而上升.