基于资源约束的突发事件应急救援鲁棒性调度优化

突发事件应急救援的调度优化,对于救援活动的顺利实施及应急资源的有效使用具有至关重要的作用。本文研究资源约束下的突发事件应急救援鲁棒性调度优化问题,其中,鲁棒性定义为各活动的时间缓冲与其权重系数乘积的总和,目标是在资源可用量及救援期限的约束下,安排活动开始时间和执行模式以最大化应急救援计划的鲁棒性。作者构建了问题的0-1规划优化模型,针对其NP-hard属性,基于问题特征设计双环路禁忌搜索启发式算法。通过对一个算例的计算分析,得到如下结论:给定网络结构及时间参数,利用权重系数的定义可以将时间缓冲分配到重要活动上,由此提高应急救援计划的鲁棒性;随着资源可用量的增加,计划的鲁棒性呈上升趋势,而当救援期限延长时,计划的鲁棒性单调增加。本文研究可为突发事件应急救援基准计划的制定提供决策支持。

成像卫星鲁棒性调度策略研究

针对不确定条件下的成像卫星调度问题,分析了鲁棒性调度要求,提出了鲁棒性调度策略,将成像卫星调度分为鲁棒性调度方案生成和鲁棒性调度方案动态调整两个阶段。在鲁棒性调度方案生成阶段,以调度方案收益和鲁棒性为优化目标,建立了成像卫星鲁棒性调度模型。在鲁棒性调度方案动态调整阶段,以调度方案收益和新老调度方案差异为优化目标,建立了成像卫星动态调度模型。仿真实例验证了成像卫星鲁棒性调度策略和模型的有效性。

考虑资源置信度的跨企业项目鲁棒性调度算法

资源不确定性高和调度鲁棒性要求高是跨企业项目调度问题的重要特征,本文采用资源置信度度量资源的不确定性,建立了考虑资源置信度约束的跨企业项目鲁棒性优化调度模型,设计了路径重连求解算法.算法以路径重连机制搜索解空间,以嵌入的启发式时间缓冲插入算法快速生成鲁棒性调度,并可通过局部增强搜索算法进一步优化调度的鲁棒性.本文应用项目调度标准问题库PSPLIB中大量问题实例进行了仿真实验,同两个当前具有代表性的鲁棒性项目调度算法进行了比较,实验结果表明了文中算法的有效性与优势.

多星联合鲁棒性调度模型研究

在多星联合调度过程中,存在着很多不确定性因素,其中云层覆盖变化是主要的不确定性来源。本文针对考虑云层覆盖变化的多星联合调度问题,借鉴了连续函数的鲁棒性优化思想,提出了一种基于邻域的鲁棒性指标。在此基础上,建立了多星联合鲁棒性调度模型,给出了观测任务优先级的计算方法。实例研究表明,本文建立的模型能够在保证调度方案性能的基础上,获得鲁棒性强的调度方案。

考虑资源转移的突发公共卫生事件鲁棒性调度优化

突发公共卫生事件应急救援中,资源转移对救援处置效率与成本的影响至关重要。基于这一特点,研究了在添加资源缓冲的项目计划基础上,如何通过资源转移进一步抵抗资源波动对救援计划的干扰,以最小化应急救援过程的总成本。首先界定研究问题并据此构建了包含3组决策变量的鲁棒性优化模型,根据问题的NP-hard属性和决策变量特点,设计了带有改进措施的双层嵌套禁忌搜索算法,与多重迭代算法进行对比测试,并分析了关键参数对救援项目总成本的影响。结论表明:在救援总成本优化过程中,资源缓冲成本、活动延迟成本以及资源转移成本三者之间存在权衡关系,资源缓冲基础上的资源转移可以从项目内外部同时优化资源,提高资源储备与应急救援效率。

不确定环境下的多Agent鲁棒性预测调度研究

由于生产过程中的不确定性事件及其影响都具有随机性,因此难以建立精确数学模型以实现调度问题的求解。针对不确定环境下的Job Shop调度,分析生产干扰及其扩散效应的随机性特征,根据不确定性事件集与设备运行效率之间的内在关系,提出了一种基于设备整体效能(OEE)的具有鲁棒性的预测调度实现方法,并设计了一种基于多Agent协作机制的预测调度系统模型。仿真试验表明,该模型可以减少工序延误,提高调度方案的稳定性。

复杂不确定环境下活动可拆分的项目资源鲁棒性调度优化

复杂不确定环境下,制定一个具有较强抗干扰能力的基准进度计划非常必要。本文研究了活动工期不确定环境下考虑活动可拆分的项目资源鲁棒性调度优化问题,旨在考虑活动可拆分,探究在活动优先关系约束、项目截止日期约束、活动拆分约束、资源流约束等条件下如何进行活动拆分决策并合理地安排各个项目活动/活动分段间的资源调配方案和时间缓冲添加策略,以制定鲁棒性最大化的基准进度计划。本文创新点如下:1)在项目资源鲁棒性调度优化问题中考虑活动可拆分,定义了资源流网络下活动自由时差的计算方法,提出了一种新的活动可拆分情形下进度计划鲁棒性的衡量方式,进而构建得到了考虑活动可拆分的项目资源鲁棒性调度优化模型;2)分析证明了问题模型的强NP-hard属性以及非线性属性,并在此基础上开发了一种内嵌资源调度安排的遗传算法进行问题求解;3)选取一个典型的实际案例对研究问题进行说明,直观展示了活动拆分执行对进度计划鲁棒性提升的重要价值,揭示了鲁棒性调度计划中资源调度方案的重要性,得到了活动拆分执行会增加项目内部资源转移次数的结论。

考虑软逻辑的鲁棒项目调度优化

不确定环境下,基准进度计划的稳定性对项目的顺利实施十分重要,而软逻辑能够在项目遇到扰动时提供更强的自由度和调节能力。本文研究考虑软逻辑的鲁棒项目调度优化问题。首先,分析三种类型的软逻辑对项目工期和解鲁棒性的影响;然后,构建基于软逻辑的双目标鲁棒项目调度优化模型,并设计e-约束算法对其进行求解;最后,通过一个典型的实际案例和蒙特卡洛模拟验证了模型和算法的可行性与有效性,结果表明考虑软逻辑可以使项目工期和解鲁棒性同时得到优化。本文将软逻辑应用于鲁棒项目调度优化问题,能够进一步提高项目调度方案应对不确定性因素干扰的能力。

不确定性环境下鲁棒性项目调度研究综述

在阐述鲁棒性项目调度兴起背景及其内涵的基础上,将鲁棒性项目调度的相关文献按其阶段性策略分为主动式调度研究和反应式调度研究两大类,并分别从活动工期不确定因素和资源不确定因素两个角度对近年来快速发展的项目调度研究进行全面的综述和分析,提出未来重点研究方向.

基于集中分散式缓冲的装备项目调度鲁棒性优化研究

为全面增强装备项目调度鲁棒性,本文针对装备项目调度的特点,构造以两种鲁棒性为目标的非支配解,提出集中分散式缓冲、设计方法同时优化调度的完工鲁棒性与计划鲁棒性,并构造相应的鲁棒性指标,最后进行仿真实验,筛选最优调度计划。

基于设备整体效能和多Agent的预测-反应式调度

生产过程中存在许多不确定性事件,其影响直接表现为生产效能方面的损失。为了减小这种影响,基于设备整体效能的角度,分析了不确定性事件对生产过程的干扰和对调度过程的影响,提出了一种基于设备整体效能的具有鲁棒性的预测调度实现方法,设计了一种基于多Agent协作机制的预测-反应式调度系统模型。仿真试验表明,该方法有助于提高调度系统抵御干扰生产的能力,增强反应式调度的应用效果。

集装箱码头泊位—堆场资源的鲁棒性模板决策

为对码头资源进行科学合理分配,以进出口港为背景,针对战术层面的泊位—堆场资源联合分配问题,提出周期性及不确定性环境下的鲁棒性模板决策。基于前摄—反应鲁棒性调度思想,以最小化船舶期望在港时间和计划偏移量为目标,建立了混合整数规划模型。在此基础上设计了相应的启发式求解算法,其中前摄基础计划使用基于启发式解码规则和代理目标评价的自适应遗传算法进行搜索,执行过程使用基于松弛时间的反应策略进行调整。通过数值实验验证所提出鲁棒性调度的有效性,为集装箱码头多资源协同分配模板的设计和执行提供了有效的决策思路。

机器混合故障下柔性作业车间鲁棒调度方法

柔性作业车间机器在生产过程中时常发生退化故障和突发故障,针对这种混合故障,考虑用预防性维护来防止退化故障,通过插入缓冲时间的方式来吸收突发故障的影响。分别以工序最终完工时间期望值和各工序加工完成时间的延迟总和期望值为质和解的鲁棒性指标,建立柔性作业车间鲁棒性调度优化模型,并设计引入混合故障概率矩阵的改进遗传算法对模型求解,联合决策工序加工顺序、预防性维护位置和缓冲时间位置,同时优化调度方案的鲁棒性。最后通过数值实验与对比分析验证了此鲁棒调度方法能有效应对车间混合故障造成的扰动。

考虑首检的双工作台单机鲁棒调度研究

对带托盘自动交换系统的双工作台单机实际调度问题进行了研究,其中考虑首检合格率、不合格调整时间等随机因素,求取总加权延误时间、最大完工时间与相对鲁棒性三项目标的优化解。针对该问题提出了一种以多目标进化和双工作台仿真相结合的进化算法,在适应度评估时能够考虑首件检验时间不确定、首件检验风险系数及双工作台轮换工作的影响,在进化过程中能够对非鲁棒性基因进行筛查。通过与其它多目标进化算法进行试验对比,证明上述算法在同样评估次数下得到的近似最优解集具有更好的性能,并在实际生产中获得了验证。

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。

考虑鲁棒性的Max-npv项目调度问题

为应对复杂环境下的不确定性因素对项目净现值产生的不利影响,本文提出现金流关键度(CFC)分散缓冲法,在现金流惩罚因子较大的活动前设置时间缓冲,实现由于活动延迟给项目净现值造成的损失最小化,并保证项目现金流支付尽可能按原计划执行.为验证该方法的有效性和可行性,在相同约束条件下,将之与Max-npv非鲁棒性优化模型进行对比分析.仿真实验结果表明,在低、中、高三种不确定性程度下,CFC分散缓冲法不仅在净现值相关绩效指标上有更优的结果,而且具有较好的鲁棒性.

鲁棒性项目调度中缓冲设置方法

研究应对不确定因素的鲁棒性项目调度,针对其所用时间缓冲区技术中的两种重要方法——集中缓冲和STC(starting time criticality)分散缓冲,采用仿真模拟实验,以项目管理库中的帕特森例1为对象,进行详细的比较研究.研究结果表明,分散缓冲法具有更好的解鲁棒性;当活动时间的不确定性程度较大时,集中缓冲法的质量鲁棒性较好;当项目工期较紧时,分散缓冲法具有更好的鲁棒性.这些研究结论为管理者在特定的项目环境下选择合适的缓冲方法提供了决策依据.

基于资源缓冲的鲁棒性多模式项目调度优化

资源可用量的不足会影响项目的平稳实施。研究如何通过插入资源缓冲以最大化项目进度计划鲁棒性来抵抗资源可用量不足的问题。首先对研究问题进行界定;随后构建了包含三组决策变量的整数规划优化模型;针对问题的NP-hard属性,设计禁忌搜索启发式算法;最后,通过一个算例对研究进行验证说明,得到如下结论:与工期最小化进度计划相比,鲁棒性最大化进度计划具有较强的抗干扰能力;所构建的优化模型可实现资源缓冲的合理分配,进而有效提高项目进度计划的鲁棒性;项目进度计划的鲁棒性随项目截止日期的延迟而上升,但上升幅度趋于平缓。

资源约束型鲁棒性项目调度的多目标优化

在工程项目管理中,常因风险因素的发生影响项目工期和成本目标的实现,因而需要在资源约束型项目调度中同时考虑工期、成本及鲁棒性,并进行多目标优化。用鲁棒性描述工期、成本目标实现的可能性,并考虑资源的获得、持有、使用等过程成本。构建工期最小化、成本最小化和鲁棒性最大化的多目标优化模型,并设计遗传算法进行求解。用项目实例验证模型的有效性,计算结果的对比分析表明多目标优化算法取得的结果更符合工程实际。

基于非支配解集的多模式装备项目群调度鲁棒性优化

针对装备项目群的特点,为增强项目群调度的鲁棒性,以工期、成本与鲁棒性为多目标构造各项目的非支配解集,以各项目非支配解的组合为粒子,以鲁棒指标为优化目标,使用粒子群算法搜索项目群最优调度计划,并使用案例验证方法的有效性,为管理者提高装备项目群调度计划的稳定性提供可行的方法。