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。     

资源有限情况下的工期优化技术探讨

在实际项目中,资源的供应量往往是有限制的,如施工设备的限制、进度计划必须在资源约束的条件下安排,这就要求对整个资源进行有效调配,利用网络计划中非关键路线与关键路线上工序完工概率的差别,进行进度计划的优化。     

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.     

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。     

基于着色时间Petri网的项目进度制定与优化

着色时间Petri网具有网络图、时间、着色令牌的三重特性,能够充分表达项目进度计划中的工序流程、工序工期以及资源的约束,可为资源约束下进度计划的制定与优化提供更为便捷、有效的方法工具。本文从着色时间Petri网的定义出发,给出了基于着色时间Petri网的项目进度计划描述方法;引入了资源调控层,给出了项目进度执行过程中资源的注入、分配和释放规则,实现了进度计划的仿真优化。     

Max-npv项目进度问题研究评述

首先介绍了不受资源约束Max-npv项目进度问题在模型和算法方面的研究进展;随后,根据资源约束类型的不同,对可更新、不可更新及双重资源约束Max-npv项目进度问题的研究成果,特别是优化算法和启发式算法的设计进行了概述;最后,对Max-npv项目进度问题的研究现状进行了总结并指出进一步的研究方向。     

中小型软件项目进度管理方法研究

为提高项目成功率,研究了一种系统的软件项目进度管理方法.该方法结合实际项目的案例,考虑到中小型软件项目的特点,通过获得项目的工作量及各阶段工作量分布,进行分解得到项目的进度;在进度分解过程中,充分考虑到项目资源的可靠性和可用性问题;同时,也对进度计划的细化和监控进行了研究.     

制约因素在项目进度管理的应用

本文反映了项目进度管理的重要意义,采用了制约因素论的五步骤法详细地论述了项目进度延迟的原因,并提出了相应的对策,其中突出地强调了它的实用性.它主要围绕"项目必须遵守整体优化而非局部优化"这一思想,抓住项目进度的制约因素进行阐述.     

工程项目支付进度优化：一个案例研究

本文以一个具有代表性的实际工程项目--JZDWBD-V为对象,对支付进度安排问题进行研究.作者首先介绍该工程项目的实际背景;随后从承包商、业主及双方联合等角度构建该项目支付进度安排的优化模型,并求解获得不同角度下的满意支付进度安排;通过将理论结果与现实情况的对比分析,找出该工程项目在实际管理中存在的差距,为支付进度的管理、项目工期和费用的控制提供定量化决策支持.     

资源约束下多项目调度的改进遗传算法

针对资源约束下的多项目调度问题,在前人提出的有效的启发式算法研究路径基础上,本文利用遗传算法,结合进度生成机制,提出了多项目调度的改进遗传算法。与其他多项目调度启发式算法相比,该算法在平均项目延迟和最佳解比例方面都表现较好,综合利用优化后的优先规则也使得该算法更适用于不同网络复杂度和不同资源约束程度的多项目调度问题中。     

USING A LATE-START RESOURCE-CONSTRAINED PROJECT SCHEDULE TO IMPROVE PROJECT NET PRESENT VALUE*

Although literature on the achievement of monetary objectives in a resource-constrained project environment is limited, the maximization of project net present value (NPV) is an important criterion of project success. This paper presents a procedure for developing a late-start resource-constrained project schedule using the critical path method-material requirements planning. Using an extensive set of problems from the literature, we show that this procedure yields a higher NPV and lower average duration than schedules derived with heuristics that schedule each activity as early as possible. In addition, while the late-start schedule on average was significantly longer than the optimal-duration resource-constrained schedule, no significant difference occurred in the average NPVs of the two scheduling methods.     

随机抽样算法在多项目调度中的应用

针对资源约束下的多项目调度问题,扩展了单项目进度生产机制,并在此基础上设计了多项目调度的随机抽样算法。通过对比分析,说明不同的任务优先规则对随机抽样算法具有不同的影响,其中采用MINSLK等优先规则的随机抽样算法能够有效地缩短项目平均工期。与其他多项目调度启发式算法的比较和统计检验,说明随机抽样算法显著优于这些常用的启发式算法。     

资源受限下平行工序顺序对优化的0-1规划模型

资源受限是工程项目时刻都可能面对的挑战。由于资源限制,需要将原项目计划中相互之间无优先关系的平行工序调整为顺序工序。平行工序顺序化可导致项目工期延迟,因此需考虑如何使项目工期延迟最小。该平行工序顺序优化问题是项目调度问题,也是排列组合问题,通常难度很大,包括一些NP-hard问题。本文主要研究该问题的一类典型子问题——平行工序顺序对优化,即如何将项目中某2n个平行工序调整为n个顺序工序对,并且对项目工期的影响最小。该问题的总方案数可达到（2n）!/n!。本文借助工序网络（如CPM网络）,运用简单的时间参数量化了平行工序顺序化对项目工期的影响,进而降低问题的求解难度,建立了纯0-1规划模型。实验验证了该模型的求解效率,求解100个平行工序规模的问题平均耗时0.2605秒,而求解500个平行工序规模的问题平均耗时10.66秒。     

基于资源流网络优化的Max-npv项目调度

活动拖期通过资源流网络的传递会严重影响项目的净现值收益。针对该问题，本文首先在确定性环境下采用模拟退火算法(SA)构建了Max-NPV(Maximize the Net Present Value)非鲁棒性基准调度计划，然后考虑到活动工期的不确定性，设计了MEPC(Minimize Expected Penalty Cost)资源流网络优化算法，通过鲁棒性资源分配实现净现值期望惩罚成本最小化。大规模仿真对比实验结果表明，在活动工期低、中、高三种不确定性程度下，相对于采用随机资源分配算法(SA+RRAS)构建的非鲁棒性调度计划，SA+MEPC算法构建的鲁棒性调度计划在项目净现值实际收益、调度计划的“解”鲁棒性和“质”鲁棒性三个方面都取得了更好的结果，并且应对活动拖期风险的能力也更强。     

基于机动时间的可分解平行工序顺序优化研究

平行工序的顺序优化是解决资源有限项目进度计划问题的最有效、最普遍的方法之一。对于该类问题的研究目前主要基于工序的不可分解性,而现实情况下有些工序是任意可分的。基于此,本文首先提出了最小路长定理,在其基础上,建立了任意可分的两个平行工序调整为顺序工序的亏值模型,并进行了理论证明,此外,针对从n个可分解平行工序中选取一个与指定工序调整为顺序工序的优化问题进行了研究,在已给亏值模型的基础上设计出了优化算法,越是大型网络,该方法的优越性越明显。     

THE USE OF ARCS AND NODES FOR THE DETERMINATION OF CRITICAL PATHS IN PERT/CPM NETWORKS

The critical path in a PERT/CPM network is determined in various textbooks by finding the path with associated minimal slack for the network arcs or by finding the path with associated minimal slack for the network nodes. This paper points out that the use of nodes can result in a network path being incorrectly identified as a path of maximum length.     

重复性项目调度模型的时差分析

时差分析作为工程项目管理的核心内容之一,被广泛用于处理延期索赔和工期压缩等实际工程问题。RSM是针对重复性项目而设计的一类新的项目调度工具,在项目计划与调度领域受到广泛关注。在RSM中,目前尚未有普适的时差分析方法,并且已有的时差概念均要求工序必须连续施工。在考虑工序间断的情况下,区分了RSM中子工序使用时差的两种方式,即"调整开始时间"和"延长工期"。通过将CPM网络中的经典时差概念（包括总时差、自由时差和安全时差）与RSM相结合,提出了适用于RSM的新时差概念体系,以及对应的时间参数和时差计算方法。一个管道工程项目验证了算法的有效性。与已有文献相比,本文提出的时差分析方法具有更强的普适性。     

CPM网络中关键工序被压缩情况下新关键路线规律研究

本文研究了CPM网络中关键工序被压缩后网络中新关键路线的出现规律。文章首先推导出总时差定理和特征路线定理,在此基础上得出了替代关键路线定理,即关键工序中断时,网络中新关键路线是该工序的最小总时差平行工序的特征路线。文章最后给出了关键工序被压缩后新关键路线的寻找方法,并提供了一个算例。     

Taking into account the rescheduling problem during the scheduling phase

The scheduling problem in production management has been studied for a considerable time, and several types of software are used. A problem arises in updating the production planning, or ‘rescheduling’, when an unexpected event occurs in the shop control. Solving this problem is difficult because the implications of such events are usually impossible to forecast. To prevent this problem, we propose to manipulate a set of equivalent schedules during the short time schedule. Then, if an unexpected event prevents realization of a given schedule, it will be possible to find an equivalent one, without full rescheduling. The primary requirement is to find a formal representation of a set of schedules. This has already been explored using CPM graphs with nodes associated to a set of tasks. We propose in this paper to use an extension of such graphs, PQR trees, that represent both precedence and group constraints. We first reiterate the notion of PQR trees. We present methods to take into account date constraints in such a structure, and we give a model for the general job-shop problem.     

The Value of Production Schedule Integration in Supply Chains

This study explores the value of integrated production schedules for reducing the negative effects of schedule revisions in supply chains involving buyer and supplier firms. A stochastic cost model is developed to evaluate the total supply chain cost with integrated purchasing and scheduling policies. The model minimizes the costs associated with assembly rate adjustment, safety stock, and schedule changes for all supply chain members. Through experimentation, the paper examines the impact of several environmental factors on the value of schedule integration. This study finds that schedule integration can lead to overall cost savings in a supply chain, but some firms may have to absorb costs in excess of those they would incur with independent scheduling. Environments with high inventory holding costs and long supplier lead times may not find it beneficial to adopt an integrated schedule. Forecast effectiveness plays a critical role in realizing the benefits of schedule integration. The paper concludes with suggestions for future research.