关键链项目管理中关键链和非关键链的识别

运用动态规划的思想设计了一个启发式算法来识别关键链和非关键链.采用此算法对标准问题库PSPLIB中的问题J301_1.SM进行实例求解,识别出来的两条关键链的长度比文献[11,14]中算法求得的长度缩短了6个单位时间.     

基于Project 2003的关键链启发式算法

介绍了关键链项目管理的基本方法;针对资源受限项目调度问题,提出了资源冲突时的资源分配原则;以项目工期最小化为目标,以Proiect 2003为辅助工具,提出了一个确定关键链的启发式算法,即在找出关键路径的基础上,从后往前遍历,对发生资源冲突的活动,依资源分配原则修改紧前关系,然后再确定关键链,进而得到了基于关键链项目管理方法的项目调度算法.对算法进行了验证,结果表明算法是有效的.     

基于混合智能算法的多资源约束项目优化调度

 基于关键链项目管理(critical chain project management,CCPM),利用一种混合智能优化算法求解多资源约束项目调度问题,解决传统调度优化算法的不足,提高这类问题的求解质量.首先利用一类启发式算法识别项目关键链,并设置缓冲区尺寸,以项目总工期和在制品库存为优化目标建立数学模型,设计一种混合智能优化算法求解,并对项目问题库中的j30hrs.sm问题和某生产型项目进行实验分析,得到优化的结果.实验表明,采用混合智能算法求解这类问题能得到明显优于一般调度优化算法的结果.     

基于多重约束的飞机移动装配线作业调度优化

基于对飞机移动装配线作业多重约束的分析,建立了作业调度优化问题的整数规划模型,提出了组合优先规则WRST以及基于此规则的启发式算法.WRST综合考虑了最迟完成时间、资源以及空间稀缺度三个指标;而算法设计包括基于WRST规则的作业拓扑排序和作业资源分配两阶段.数值试验结果显示基于WRST规则的启发式算法求解质量高,求解速...     

基于优先规则的船舶分段空间调度算法

为有效解决船舶分段的空间调度问题,提出了一种基于优先规则的求解算法。首先利用优先规则和禁忌搜索算法产生可行的分段调度序列,再采用一种启发式定位策略——最下最左填满策略对产生的调度序列进行解码,以评估调度序列的优劣。算法不断迭代,最终可得到近似最优解。对船厂的实际生产数据进行了实证分析,并与现有的算法进行了对比,验证了所提出的算法在空间调度问题上的有效性和优越性。     

多资源作业车间的混合自适应GA优化调度

针对多资源约束的车间调度问题,将启发式算法和自适应GA优化方法结合起来,提出了混合自适应GA方法,建立了多资源约束的车间优化调度模型.根据启发式调度算法中优先规则对调度目标的影响,设计了新的编码规则.采用正弦函数作为自适应因子,使得交叉概率和变异概率随群体的适应度自动改变,提高了运算的效率,克服了启发式算法和普通GA的缺陷.通过实例仿真并与其他算法比较结果表明,混合自适应GA算法可以很好的解决作业车间在机床、刀具等多种生产资源约束下的优化调度,并在评价指标上较其他算法更优.     

基于启发式错误驱动学习的中文时间表达式识别

提出了一种基于启发式错误驱动学习的中文时间表达式识别的新方法.该方法先采用依存分析方法以时间触发词为切入点递归地识别时间表达式,有效地解决了长距离依赖的问题,大大提高了识别效果;在此基础上,对比错误识别结果和人工标注,采用启发式A*算法搜索策略进行错误驱动学习,降低了规则学习的复杂度,并具有区分每条规则的有效性和规则间相容性的优点,使系统性能提高近6%.最终在封闭测试集和开放测试集上,F值分别达到了77.96%和77.92%.     

考虑人格因素的软件项目调度模型与算法

软件项目的成功离不开对技能型人力资源的合理调度，而项目团队中员工的人格特质往往会影响其执行任务的效果。研究了多技能条件下考虑人格因素的软件项目调度问题，旨在满足技能、优先关系等约束条件下，将具有不同技能和人格特质的员工进行有效调度，从而最小化项目总成本。建立了该问题的混合整数线性规划模型，设计了基于双重优先规则的启发式调度算法。基于全因子试验设计构建基准数据集，利用计算实验分析了所提算法的性能。将所提算法同CPLEX和遗传算法进行了对比，结果表明所提算法在求解效率和效果上均具备优秀的竞争力。     

随机型双边装配线平衡问题的一种启发式算法

为有效求解随机型双边装配线第Ⅰ类平衡问题(STALBP 1),在分析双边装配线平衡特点的基础上,考虑各任务操作时间的随机性,提出了一种启发式算法。在该启发式算法中,假定各任务的操作时间服从正态分布,运用具有操作方位约束的任务优先分配等规则来进行任务的选择和分配,通过改变预设超限概率,在不同生产节拍下,分别得到不同的平衡方案。实例验证了算法的有效性。     

双约束下关键链项目网络计划技术研究

基于关键链管理思想——"鼓"资源冲突优先调度的原则,在满足紧前约束关系的基础上,提出用FS表示紧前约束和SS表示资源约束的关键链项目网络表示方法,改进了传统的项目网络CPM/PERT技术仅考虑紧前约束的情况。进一步基于资源自由时差的概念论证了关键活动和关键路径理论上的识别思路。     

研发型企业多项目人力资源调度研究——基于蚁群优化的超启发式算法

现阶段,研发型企业的项目处于多项目环境下,为了解决多项目并行时人力资源争夺问题,本文针对该类企业多项目管理中人力资源调度进行优化研究,以考虑项目延期惩罚成本的最小总成本为目标函数,将现实问题抽象建模。基于国内外的研究提出了一种超启发式算法进行求解,该算法将人力资源调度问题分为项目活动分配和人员选择项目活动两个部分,采用蚁群优化作为高层启发式策略搜索低层启发式规则,再进一步根据规则解构造出可行解。最后本研究设计多组仿真实验与启发式规则进行对比,结果表明该算法有较好的搜索性能,为人力资源的调度问题提供了新的解决方案。     

飞机移动生产线作业调度问题的启发式算法

飞机移动生产线作业调度问题是一种具有特殊约束的项目调度问题。综合分析了飞机移动生产线的作业顺序关序、资源约束、空间限制的多重特点,建立了以最小装配完工时间为目标的模型。将问题分为确定作业的优先顺序和选择作业人数的两个阶段进行决策,设计了由不同规则组合成27种启发式方法。通过比较启发式方法在250个测试问题集的表现,确定最有效的解决此问题的方法。     

一刀切约束下的二维装箱问题高效求解算法

目的 为实现大规模物料的快速剪裁切割,对考虑一刀切约束的二维装箱问题进行研究,并构建相应的改进优先度算法IPH(Improved Priority Algorithm,IPH).方法 IPH能够在不需要任何迭代搜索下,直接进行剩余空间分割与填充.为此,发展PH算法中的优先度放置规则,并以最大化生成大空间面积和最小化生成小空间面积为基础,设计改进砌砖式空间分割策略.结果 针对标准数据集的对比实验表明,IPH能够在较短时间内完成大规模算例的高效求解,并首次获得了多个算例的最优填装效果.结论 基于概率较优的启发式求解方法,能够实现无迭代优选下的一刀切二维装箱问题直接求解,且运算效果令人满意.     

平行顺序移动的同顺序排序法研究

作业计划的排序方法是成组生产组织方式下生产作业计划的重要内容,本文分析了平行顺序移动方式下的同顺序排序问题的数模结构,提出了一个新的启发式算法,并将该启发式算法规则作为分枝限界条件,提出了该问题的分枝限界算法。该启发式算法优化程度高,作为分枝限界条件其剪枝速度快。该方法不但可以用于确定组内顺序,而且还可用于确定组间顺序。     

关键链上可被部分替代的受限资源动态调度

关键链上受限资源的优化调度,能有效提高系统运作效率,是关键链项目管理的重要研究方向之一.但现有研究主要针对资源能否更新,较少考虑资源的可替代性.针对此,研究了关键链上可被部分替代的受限资源调度问题,以达到提高资源利用率、降低成本等目的.采用α/β/γ三元组方法,将研究的问题描述为以最小化滞后时间和为目标,具有机器适用限制的并行异速机调度问题,并建立对应的数学模型;运用混合重调度策略和改进粒子群算法进行了算法设计;设计了仿真算例,并通过算法比较表明该方法在求解结果和问题求解规模上显著优于传统PSO、GA算法.     

复杂型面智能生产单元任务−刀具联合动态调度策略

以复杂型面智能生产单元为背景,针对多机器的任务?刀具联合动态调度问题展开研究。通过分析复杂型面智能生产单元的作业流程和特征,建立任务?刀具联合调度问题的数学模型。结合通过对问题进行过程分解的方式构建一种组合规则调度算法生产框架,并通过在框架中嵌入启发式规则的方式生成72种组合规则算法。设计大量的算例测试集,通过对比、分析72种算法在差异化环境配置下的仿真结果,对比不同系统指标下算法的表现情况,发现基于FNOP规则构建的算法在75%的场景中均能取得较优的求解质量。研究成果为车间生产管理人员制定任务?刀具调度策略提供一定指导作用。     

基于启发式调度规则的能力需求计划算法

传统的能力需求计划方法不能准确地反映实际生产能力需求与负荷.为此设计了基于启发式调度规则的能力需求计划算法,该算法将基于启发式规则的调度算法作用于物料需求计划进行能力需求计算,并对设备负荷率、关键设备资源和关键任务等关键能力信息的计算方法进行了重新定义,以更加真实地反映计划期内计划的能力需求与设备负荷状态.该算法已应用...     

考虑预防性维护的批处理机调度问题研究

研究了考虑预防性维护的单机批处理的组批和调度联合优化问题。建立了以最小完工时间作为目标函数的组批、批调度与柔性预防性维护联合优化的数学模型,并从数学上证明了此问题可通过先组批再调度的两阶段方法求解。在此基础上,首先提出了一种考虑预防性维护的组批规则,并从数学上证明了该规则对优化目标的有效性。然后,通过改进已有的启发式算法解决批调度和预防性维护联合优化问题。最后,通过仿真试验验证了提出的组批规则和改进的启发式算法的两阶段方法是有效的。     

大规模带复杂任务约束的装配线平衡问题优化

介绍了装配线平衡问题的传统模型,分析了传统启发式算法与遗传算法在解决现今生产中的大规模带复杂任务约束问题时的弊端.针对传统模型的局限性,给出了修正模型,然后集合数种组合优化算法的优点,对传统启发式算法的候选规则与任务分配规则进行改进,给出了一种可行、高效率的优化算法,最后用实例验证了算法的优良性能.