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。     

消除二次资源冲突的鲁棒性双目标关键链项目调度优化

传统关键链方法无法解决插入输入缓冲引起的二次资源冲突困境,更不能表述和建模调度方案的鲁棒性,这极大地限制了它在项目进度管理中的广泛应用。本文从鲁棒调度和双目标优化两个角度拓展和创新了传统关键链方法。首先,针对最棘手的二次资源冲突困境,从鲁棒优化视角提出基于局部重调度的二次资源冲突消除策略,进而设计基于消除策略的鲁棒性测度指标;其次,构建同时优化项目工期和调度方案鲁棒性的双目标关键链项目调度模型,并设计混合差分进化算法求解。在获取基准调度计划阶段为克服现有的关键链识别方法的不足,设计基于鲁棒性资源流网络的关键链识别算法并将其嵌入差分进化主算法中。最后,设计并运行大规模数值测试实验,输出数据的统计结果验证了关键链识别算法和二次资源冲突消除策略的有效性,同时也表明了本文设计混合差分进化算法的优越性。     

基于自适应大邻域搜索的鲁棒多项目调度方法

多项目资源管理有时需要采用一种资源专享-转移策略，该策略下可更新资源在多项目之间不共享，但在当前项目完工之后其资源可以转移至其它还未开始的项目。针对这一实际问题的理论研究非常有限。考虑活动工期的不确定性，从时差效用函数视角评价项目调度计划的鲁棒性，在考虑拖期成本-鲁棒性的多目标问题框架下，构建了一个资源专享-转移视角下的多项目资源分配(战术层)与鲁棒调度(运作层)双层决策优化模型。针对模型的NP-hard性质和多目标组合优化特征，设计了一种新的自适应大邻域搜索(adaptive large neighborhood search，ALNS)算法求解模型。该算法采用“项目-缓冲-资源-活动”列表的混合编码表示问题可行解，提出基于四类列表的destroy-repair邻域结构，设计一种超体积指标进行自适应搜索以提高算法性能。最后，为了验证ALNS算法的适用性和有效性，设计一种NSGA-II算法作为比较基准，通过大规模仿真实验对算法性能进行了对比分析，并探索工期不确定水平对多项目调度方案鲁棒性的影响。     

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。     

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.     

随机多模式资源受限项目调度

项目调度是实现项目资源优化配置的重要手段。项目执行时往往面临大量不确定因素,并呈现出典型的多模式特性,给项目调度带来了很大挑战。鉴于此,本文研究活动工期不确定条件下的多模式资源受限项目调度问题,建立了该问题的马尔科夫决策过程模型。为了高效求解上述模型,设计了基于Rollout的近似动态规划算法。该算法可以在项目执行过程中根据最新的项目状态动态给出调度方案,从而有效优化项目期望工期。在所提算法中,利用“活动—模式”列表与并行调度机制相结合的启发式算法构建基准策略,并设计了基于离散时间马尔科夫链的动态仿真,以进一步提升算法性能。基于公开的项目调度问题库PSPLIB,通过大规模计算实验分析了本文算法的性能,探讨了多种因素对调度效果的影响。     

活动重叠模式与资源约束下的项目调度优化

采取活动重叠模式通常是加速研发的有效手段,带有活动重叠的资源受限项目调度问题是经典资源受限项目调度问题的扩展.首先,深入分析了活动重叠对于项目调度的影响,对活动重叠及其不确定进行详细描述与建模,提出了活动重叠导致下游活动返工时间的二项分布概率模型;其次,构建了以最小化研发项目期望工期为目标的优化调度模型,设计了基于串行进度生成机制的遗传算法对大规模问题进行优化求解;最后,基于PSPLIB J60问题库中480个算例分析了该算法的计算结果,并考察了网络参数、资源参数和重叠参数变化时,采用活动重叠模式对缩短项目工期的影响.研究结果表明:活动对资源的需求强度越小或资源稀缺程度越低,可重叠活动对数量就会增加,项目工期缩短得越明显;网络复杂度的变化对缩短项目工期的影响不大;项目中重叠活动对越多,重叠导致的下游活动返工的概率越小,项目工期缩短的越明显.     

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。     

基于鲁棒性的关键链二次资源冲突消除策略

以关键链方法中的二次资源冲突困境为切入点,从鲁棒调度优化角度提出一种解决策略.首先,采用定量化建模对问题进行数学描述和表达,剖析插入输入缓冲引起二次资源冲突的原理,进而采用场景分析法从复杂的冲突表象中分解出四种基本的冲突场景构成要素.其次,基于鲁棒调度优化理论,探究各种冲突子问题的有效对策并归类,据此开发出一种消除二次资源冲突的局部重调度启发式协调策略;根据策略设计基于两次调度进程和两类缓冲动态消耗的鲁棒性指标,采用鲁棒性关键链项目调度问题输出鲁棒性最大的调度方案.再次,设计仿真程序和三个测试指标:项目实际按期完工率、活动开始时间偏差绝对值之和及偏差绝对值的方差;基于ProGen随机地生成测试算例集合进行数值实验.结果发现,以鲁棒性调度方案为依据安排项目的实施过程,三个统计指标值都优于以传统关键链调度方案为依据时相对应的指标值.结论表明:基于鲁棒调度优化的二次资源冲突消除策略及设计的关键链鲁棒性指标在项目实施中具有较好的稳定性效果.     

Robust Resource Allocation Decisions in Resource‐Constrained Projects*

The well‐known deterministic resource‐constrained project scheduling problem involves the determination of a predictive schedule (baseline schedule or pre‐schedule) of the project activities that satisfies the finish–start precedence relations and the renewable resource constraints under the objective of minimizing the project duration. This baseline schedule serves as a baseline for the execution of the project. During execution, however, the project can be subject to several types of disruptions that may disturb the baseline schedule. Management must then rely on a reactive scheduling procedure for revising or reoptimizing the baseline schedule. The objective of our research is to develop procedures for allocating resources to the activities of a given baseline schedule in order to maximize its stability in the presence of activity duration variability. We propose three integer programming–based heuristics and one constructive procedure for resource allocation. We derive lower bounds for schedule stability and report on computational results obtained on a set of benchmark problems.     

Applying kaizen to the schedule in a concurrent environment

Not only ETO (Engineering to Order), but even serial production industry should know how to deal with projects and their schedule: plant commissioning, shutdown, introducing new products and similar circumstances should be managed with adequate planning and resource allocation techniques to create a schedule useful in decision making during the execution. The current complex reality, with evolving technologies and fierce pressure to reach the market as soon as possible, pushes the project managers to use more advanced techniques than waterfall planning, such as agile or lean. It also requires them to take a holistic view and manage concurrent tasks in complex projects. The contributions of this paper are two: the proposal to control specific parallel groups of waterfall activities under uncertain environments, which can lead to iterations and reworks, as a single concurrent Activity Managed by Kanban Methods (AMKM). This activity can be subsequently embedded into traditional scheduling approaches as CPM-PERT. The second contribution is the feasibility of its application in industrial environments due to the affordability of simulation software. Two use cases are shown as evidence. It is not a disruptive proposal, but a kaizen action based on very mature technologies. Finally, it is suggested some improvements to be implemented in Project Management Software due to this ‘kaizen’ proposal.     

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。     

工序机动时间的传递性和稳定性分析

工序机动时间特性研究是对项目进度进行科学管理的基础。针对在不影响总工期的情况下,同一路线上非紧前紧后工序间能否相互影响的问题,即机动时间的传递性问题,以及工序能否在不影响其紧前紧后工序的同时也不受其紧前紧后工序的影响的问题,即机动时间的稳定性问题,利用机动时间的几类时差,特别是前、后共用时差、双单时差和双共时差,提出工序具有机动时间传递性和稳定性的充分必要条件,以及工序的最大机动时间传递量和稳定量的求法,最后通过算例实现其应用。     

受弹性时间段和价值波动双重影响的项目组合选择问题研究

许多现有的项目组合模型都认为项目集合可以在固定的计划期完成,但是在实际的项目执行过程中,决策者为了使得高收益的项目纳入项目集合中或者放弃风险高的项目来释放更多的资金,会选择对项目组合固定的计划期进行灵活性调整。同时,考虑到项目未来价值的不确定性,本文利用实物期权的二叉树模型给出了价值波动的公式,进而建立了同时受弹性时间段和价值波动影响的项目组合选择的新模型,对传统的计算项目价值的净现值法进行补充。通过GAMS/BARON对算例进行求解,验证了模型的合理性和有效性。结果表明：考虑弹性时间段和价值波动的影响会给更符合企业长期的发展战略,给企业带来更大的收益,该模型也为处理不确定情况下的项目组合问题提供了新思路和新方法。     

基于突变的项目组合共享资源竞争拥挤研究

对于以项目方式进行管理或生产的企业来说,共享资源在多项目、特别是项目组合(project portfolio,PP)中的合理配置是企业运营所需要解决的重要问题,对企业实现可持续发展起着关键的支撑作用。本文将突变理论引入项目组合管理问题中,在类比交通系统中车辆对交通资源竞争的基础上,提出了项目组合系统共享资源竞争拥挤概念,并对其基础变量进行了详细分析;其次,本文分析了项目组合共享资源竞争拥挤势函数和竞争稳定性,构建了以系统效率最大化为决策目标的项目组合共享资源竞争拥挤模型;最后,通过HD集团的案例分析对项目组合共享资源竞争拥挤模型的可实践性进行了验证,并以此为基础,针对项目组合管理提出了共享资源的改进管理方案。     

基于活动敏感性的动态缓冲监控方法研究

缓冲监控问题对于企业成功应用关键性项目管理,提高项目进度管理绩效和确保项目按时完工,都至关重要。本文针对现有缓冲监控方法在项目进度监控中所存在的忽视内部情况的问题,引入项目进度风险分析方法中的活动敏感性信息。研究了动态环境下活动敏感性指标的计算和监控阀值的设定,在缓冲的黄区监控中集成了考虑活动敏感信息的动态监控过程。在综合考虑缓冲指标和活动关联度指标的监控指标体系,综合设置各指标的监控阀值的基础上,提出了基于活动敏感性信息的关键链动态缓冲监控方法。最后通过一个算例将所提方法与现有方法进行比较,实验结果表明,合理设置活动关联度的监控阀值后,所提方法在总赶工时间、总赶工活动数、超计划完工次数以及监控负荷这四个绩效方面的结果更优。