基于遗传算法的资源约束型项目调度优化

资源约束型项目调度的优化是一个NP-hard问题,其求解难度随着资源约束项的增多呈指数方式增长,传统的基于Excel表的手工优化方法不能及时计算出有效的资源配置方式,从而影响项目管理人员的资源调度.针对多资源约束型项目调度的优化问题提出基于遗传算法的资源约束型项目调度的优化方法,该算法采用基于活动优先权的十进制编码方式,结合活动的存储邻接矩阵,有效地解决活动调度违例现象;运用优先抢占模式的资源分配方式安排活动资源,避免资源分配中的冲突问题;并为该算法设计了启发式遗传算法的C语言程序,通过计算机的多次迭代运算得出满足资源约束的最优工期.实践结果表明,遗传算法可以快速有效地解决企业项目调度的优化问题,适合在企业项目进度管理中推广运用.     

创新激励还是创新封杀？——基于大科技平台股权投资市场的微观证据

大科技平台是产业创新和经济增长的重要引擎。股权投资已经成为了大科技平台对外扩张的重要方式之一，其对创新的影响在全球范围内引发了广泛争议。大科技平台的股权投资究竟是激励了产业创新、还是建立了“创新封杀区”？本文基于2005～2021年创业投资与专利申请的独特数据集，利用超过11万条观测值样本进行了实证检验。研究发现：大科技平台的创投显著提升了被投资企业的创新水平，特别是以发明专利为代表的实质性创新。这一提升来自大科技平台创投后的支持，而不能完全归因大科技平台事前的投资策略选择。支持方式包括财务资源、技术协同、数字生态带来的多样化知识等。本文基于大规模微观证据揭示了大科技创投的创新效应，实证检验了当前学界与政策实践者广泛争议的“创新封杀区”。研究结论为我国规范大科技平台与数字经济竞争策略、引导平台资本健康发展提供了事实依据和经验启示。