基于完工概率修正的关键链法项目进度优化

提出一种基于完工概率修正关键链法的项目进度优化方法。建立模型时,通过以关键度修正完工概率将资源约束转化为工期约束;并计及项目活动是否已施工对成本信息可获取性的影响,完善了已完工/正在施工、未施工两类项目活动不同的工期-成本表达;同时保留关键链法中的缓冲区作为可调整工期约束。优化求解中,通过维持关键链不变,实现进度计划的重新分配调整。对资源变动或进度偏离的情况,本研究方法同样可求解形成新的进度优化计划。实例仿真结果验证了本研究方法的有效性,表明该方法能够更好地处理资源约束和进度偏离情况下的项目进度优化。     

资源约束下项目调度鲁棒优化模型研究

针对任务工期不确定的资源约束多项目调度问题,采用调度鲁棒优化模型进行研究。在充分理解鲁棒优化项目调度原理的基础上,在一定的假设条件下结合均值-鲁棒模型,建立了多资源约束下多项目调度的鲁棒优化模型,采用遗传算法求解鲁棒优化模型并给出了求解步骤。结合一个建设项目的仿真实例,应用Matlab计算机程序进行模型的求解,验证了模型的有效性和可行性。     

基于遗传算法的两阶段建筑工程多目标优化

由于现阶段对资源的均衡操作大都侧重于对工期-资源同时优化,很少涉及质量和成本,所以这里提出了一个两阶段优化模型,第一阶段是基于工期、质量和成本三个目标为非线性关系,建立三个目标的综合优化模型;第二阶段是从上阶段对所得到的非劣解中由决策者选择一个或多个满意的解输入到本阶段进行资源均衡优化,两阶段均用遗传算法求解,最后通过一个实例证明了两阶段模型的可行性与优越性.     

遗传算法在多资源优化调度问题中的应用

多资源项目调度中优化资源使用问题是在满足项目中活动之间的时序约束和资源约束条件下 ,使资源充分使用的调度方案 .针对资源均衡使用的优化目标建立了非线性数学规划模型 ,利用遗传算法进行求解 .仿真实例表明方法的有效性     

成本优化问题的蚁群算法

为了确定施工项目工期 成本均衡曲线，从而为施工项目计划和控制决策提供有效依据，提出了施工项目工期成本优化问题的蚁群算法.该方法利用施工项目工期成本优化问题的组合优化问题本质，将其转化为旅行商问题，利用自适应权重方法将工期、成本两个目标综合成单目标，采用蚁群算法进行Pareto解的搜索.通过两个实例的计算结果表明，该方法可以有效地确定具有实用价值的Pareto解，且具有较高的全局寻优能力和搜索效率，对于具有大规模网络计划的工期成本优化问题的求解是十分适用的.     

建设项目多目标优化方法研究

建筑工程项目管理的重要内容就是对工程的质量、工期、成本、资源等目标进行综合均衡控制.在具体分析各目标之间相互作用关系的基础上,建立了工期-费用关系模型、质量-工期关系模型和资源均衡-工期关系模型.进一步在工期-费用优化的基础上,引入工程质量、资源均衡目标,综合单目标模型,建立了进度计划的多目标模型,并利用改进的理想点法(TOPSIS法),对实施方案进行优选,最后用算例验证了方法的可行性和实用性.     

基于仿真的外购件采购成本优化技术

针对IT企业外购件采购成本控制问题中建模复杂和目标函数难于解析求解的难点,建立了基于仿真的成本优化模型.模型采用Poisson过程模拟多供应商的外购件供应市场环境,建立了包含采购成本期望目标函数及约束的模型.以通过ES-(1+1)进化策略算法得到的补货决策作为中间变量,通过多层次仿真循环和多阶段求解建立了优化模型的仿真求解流程.基于某笔记本电脑代工厂历史需求数据的数值仿真结果表明,优化模型能够有效地减少系统外购件采购总成本和库存波动.     

基于SAGA-p的军队规划路线图多模式项目组合规划建模与求解

路线图编制是指导军队建设发展规划落地的关键一步。为解决路线图编制中的项目多模式选择、预算多军种均衡、收益尽可能优化的问题,基于资源受限的项目调度模型,建立多模式项目组合规划模型,探索一种军队建设项目组合规划方法。根据模型的复杂度,有针对地设计一种带有惩罚因子的模拟退火-遗传算法(SAGA-p),引入启发式变异算子,基于个体适应度和进化代数动态调整选择概率,同时考虑军种间预算权衡问题,引入均衡惩罚因子,保证算法的求解质量和效率。最后,通过仿真实验验证算法求解军队建设项目规划路线图编制问题的可行性和有效性。     

多工况多阶段多资源均衡优化模型研究

资源是影响项目进度、工期、成本的重要因素,资源计划将会影响工程项目进度和投资目标的实现,对于大型项目尤其如此.以往的资源均衡优化研究均是基于一些假定的条件,与实际不符.因而,结合工程应用实际,提出了多工况多资源多阶段的优化理论,研究建立了相应的模型,并设计了资源均衡优化的程序框图.     

面向项目方案优化的机会约束规划模型

为了控制项目实施过程中的风险,提高项目的成功率,针对项目实施过程中时间、成本、质量的不确定优化问题,结合PERT技术分别提出了基于机会约束规划的项目关键路线实施进度优化模型、项目实施进度—费用优化模型、项目实施质量优化模型和项目进度—费用—质量联合折衷优化模型,并采用随机模拟技术通过Monte Carlo仿真给出了项目实施风险的概率估计.利用嵌入PERT的基于随机模拟的遗传算法对模型求解,通过算例验证了模型的合理性和算法的有效性,根据对比,进度—费用—质量联合折衷模型的解方案具有更小的实施风险概率,为项目实施方案规划提供了定量可靠的决策依据.     

面向多用户的移动边缘计算任务分级处理卸载机制

在信道资源受限情况下，最小化卸载过程中的时延和能耗是改善基于无线携能通信的多用户移动边缘计算(MEC)网络卸载性能的关键因素之一。通过规划计算任务的卸载比重和链路传输过程中的信道分配，提出一种多任务分级处理机制(MHPM),以实现计算卸载过程中信道资源的合理调度。同时，根据移动终端设备在MEC卸载过程中的平均时间消耗和能量消耗，构建了约束多目标优化问题的数学模型，并结合MHPM和约束非主导的排序遗传算法Ⅱ求解该模型，从而实现了设备时延与能耗之间的有效均衡。仿真实验结果表明，采用MHPM可以降低设备在卸载过程中的平均时间消耗和能量消耗，而利用约束多目标优化算法可以得到目标函数的最优解。     

基于NSGA-Ⅱ与BIM5D的工期-成本优化

为达到工程项目效益最大化,实现工期与成本的综合优化目标,提出一种改进NSGA-Ⅱ算法与BIM5D结合的寻优方法,对工期-成本优化问题进行求解。考虑投产效益对成本的影响,完善了工期-成本多目标优化模型。为解决NSGA-Ⅱ算法寻优过程中搜索空间小,准确度低的问题,在引进动态交叉、变异概率基础上,设计求解该模型的改进NSGA-Ⅱ算法。并将算法与BIM5D平台对接,进行施工工序及资金、资源曲线模拟,提高单一算法寻优实践性。案例分析表明,改进NSGA-Ⅱ算法与BIM5D结合求解工期-成本优化问题可有效优化进度和成本目标。     

时标网络资源均衡优化方法研究

针对工期固定情况下的资源均衡优化问题,建立一种基于最迟实现时间的新模型,以最小方差变化值为依据,提出同一节点有多个非关键工序进行调整时的优先调整原则,最后通过实例证明该方法可以减少网络优化中的作图量和计算量,使网络计划优化模型得到进一步完善.     

基于ERP车间作业调度问题的成本优化模型

车间作业调度问题是最困难的组合优化问题之一，也是计算机集成制造系统中的一个关键环节，在实际生产中广泛应用.根据工厂车间生产模式给出了基于工序模式的编码设计方式,并基于这种编码方式对车间作业调度的成本模型做了优化.该模型是一个在时间、可重复使用和不可重复使用资源约束下的多模式车间作业调度问题，加入了不同工序在不同模式下的最小延迟，从而使基于该模型的车间作业调度问题能够达到时间-成本双优的效果.     

模式约束和资源约束下的多模式时间-费用交换问题研究

针对多模式时间-费用交换问题,分析了作业模式之间的互斥和相容的关联关系,并同时考虑资源约束,建立了包含作业模式约束和资源约束的多模式时间-费用交换问题模型,并用带修复算子的遗传算法求解该模型.最后,通过算例验证了模型的合理性和算法的有效性.     

配网居民用户侧应急抢修资源多目标选址研究

配网居民用户侧应急抢修主要针对10 kV以下的居民用户故障,其抢修处理量大、到达时间要求短.现有的应急抢修存在问题:未考虑不同地区的差异性及不确定性进行布置;抢修资源选址模型单一.在此背景下,考虑不同目标对资源配置的影响,建立配电网应急抢修资源多目标选址模型.模型中根据故障工单及天气、路况等数据构建距离、成本目标函数,同时设置覆盖面积、到达距离约束.采用基于Pareto支配的多目标粒子群算法进行优化求解,通过基于信息熵的序数偏好法得到最终优化方案.最后,通过算例验证所述模型的可行性.     

配网居民用户侧应急抢修资源多目标选址研究

配网居民用户侧应急抢修主要针对10 kV以下的居民用户故障,其抢修处理量大、到达时间要求短.现有的应急抢修存在问题:未考虑不同地区的差异性及不确定性进行布置;抢修资源选址模型单一.在此背景下,考虑不同目标对资源配置的影响,建立配电网应急抢修资源多目标选址模型.模型中根据故障工单及天气、路况等数据构建距离、成本目标函数,同时设置覆盖面积、到达距离约束.采用基于Pareto支配的多目标粒子群算法进行优化求解,通过基于信息熵的序数偏好法得到最终优化方案.最后,通过算例验证所述模型的可行性.     

混流装配线第二类平衡问题优化研究

针对混流装配线第二类平衡问题,分析了以往数学模型和算法对求解混流装配线第二类平衡问题的不足,综合产品的作业时间、装配工艺等因素,以生产节拍最小化、各工作站加权平均负荷均衡化为目标,建立了基于作业空间和装配工具约束等条件下的优化模型;利用遗传算法对该模型进行求解,通过对各优化目标的进行加权,实现了对生产节拍和工作站加权平均负荷平衡同时优化的目的。实例验证了优化模型的有效性。     

一种项目多资源平衡启发式算法

针对当前项目所需资源的利用率低而导致项目成本较高的问题,通过对项目的资源优化进行深入研究,给出了资源均衡的目标．在工期一定的情况下,提出了一种项目多资源平衡启发式算法,算法基于对非关键工作,可在其自由时差范围内采取不同的分配方式,可提高资源利用率,从而降低项目成本．经验证,本算法具有有效性且能得到更优解．     

一种实现导纳矩阵宏模型无源性的快速方法

传统的二次规划方法使用不等式约束,并利用数值优化来补偿无源性违背,仿真时间很长.针对上述问题,提出了一种新的二次规划方法来实现宏模型的无源性.该方法在二次规划方法的基础上,用等式约束代替不等式约束,采用拉格朗日乘数法进行优化.由此优化算法所产生的线性系统通过Krylov子空间方法进行求解,可以充分利用矩阵的稀疏性,从而使求解时间大大减小.同时还给出了无源性违背的频率选择策略.实验表明,该方法的仿真时间小于传统二次规划方法的1/10.