现场维修服务的多服务中心的多技能工调度研究

MRO(现场维修服务)越来越成为企业竞争力的重要部分。针对MRO多服务中心的多技能工调度问题,综合考虑员工掌握的技能和任务技能需求匹配,并考虑员工在任务点可以使用其掌握的多项技能,以最小化总完工时间为目标建立多服务中心分开调度模型和多服务中心联合调度模型。通过算例对模型进行分析,发现任务数量一定时,多技能工的任务完工时间与工人数量反向变化;当工人数量一定时,多技能工的任务完工时间与任务数量同向变化。当存在多个服务中心时,分开调度总完工时间小于联合调度完工时间,主要原因是联合调度时员工转移时间和等待时间增加。企业应该采取各个服务中心分开进行任务调度的策略,而不是联合调度,这样能缩短完工时间,更符合企业的利益。     

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。     

改进遗传算法求解多时间约束的柔性作业车间调度问题

将加工时间、调整时间和移动时间分别作为独立时间因素考虑到柔性作业车间调度模型中,建立以最大完工时间最小、总调整时间最小、总移动时间最小为目标的考虑多时间约束的柔性作业车间调度模型,并提出改进的遗传算法求解该模型。通过测试标准数据集,并对比其他文献算法,验证了改进的遗传算法的可行性和有效性。     

考虑员工学习效应的MOS指派优化研究

人工作业系统（MOS）是我国中小型企业广泛采取的生产作业模式。在MOS中,员工是决定生产效率的关键因素。分析了生产进度受员工技能差异和变化的影响,以最小化完工期为目标,考虑员工学习效应建立员工指派优化模型。通过一个算例对模型效果进行分析,比较了员工学习效应以及员工异质性对完工期和指派策略的影响。得知员工学习、倦怠效应对完工期及指派策略具有显著影响。对员工异质性的关注有助于缩小理论研究与生产实践之间的差距。与生产实践中的两种现实指派模式--基于初始技能的指派和基于学习率的指派进行对比,表明所建立的优化模型有助于缩短完工期、优化员工配置。进一步分析了指派策略对生产批量的敏感性。结果表明,存在一个指派策略的转折点x*,当批量xx*时,基于学习率的指派最优。     

一类零缓冲可中断流水线调度优化方法

针对具有多种平面分段的流水线调度中存在的拖期、流水线闲置和生产效率低等问题,构建零缓冲可中断流水线的调度模型。以分段总完工时间最短及最小延期交货惩罚为目标,同时考虑分段的排序、流水线选择情况,利用运筹学方法建立平面分段流水线调度问题的非线性整数规划模型。在此基础上,结合某船厂实际数据通过实验验证了模型的有效性。将该优化模型调度结果与SPT、EDD、WSPT、FCFS四种调度规则下的结果进行对比,结果表明：该优化模型调度得到的总完工时间最短,且延期交货惩罚最小。     

基于改进NSGA-II的多项目多技能人力资源调度研究

多项目并行的人力资源管理日益成为研发型企业合理配置各类资源、实现利润最大化的有效方式。从项目成本和多能工满意度角度出发,运用第2代非支配排序遗传算法和蚁群算法对多能工分配问题进行研究。考虑多能工技能组合与项目任务需求之间的匹配以及技能熟练水平对任务作业时间的影响,构建了以实现多项目总工期和多能工间工作量均衡为目标的优化模型。根据模型的约束条件,提出了一系列启发式规则提高算法效率,并结合第2代非支配排序遗传算法和蚁群算法的特点,利用新开发的算法对模型进行求解。通过数值算例验证了模型和算法的有效性。     

加工时间具有似然关系的单机调度北大核心CSSCI

对加工时间不确定的单机调度问题,构建了工件基本加工时间具有似然关系的工件调度模型。该模型中工件基本加工时间可按照似然比排序,并考虑了工件加工时间同时存在学习效应和恶化效应,以最小化所有工件期望完成时间为目标函数。研究表明,每个工件按照其期望基本加工时间的非减序列排序时,完成所有工件的时间最短。最后通过数值算例模拟工件调度过程,验证了该模型能有效地缩短工件完工时间。     

加工时间具有似然关系的单机调度

对加工时间不确定的单机调度问题,构建了工件基本加工时间具有似然关系的工件调度模型。该模型中工件基本加工时间可按照似然比排序,并考虑了工件加工时间同时存在学习效应和恶化效应,以最小化所有工件期望完成时间为目标函数。研究表明,每个工件按照其期望基本加工时间的非减序列排序时,完成所有工件的时间最短。最后通过数值算例模拟工件调度过程,验证了该模型能有效地缩短工件完工时间。     

项目员工力[I班调度多目标优化模型与算法

为最小化加班对项目工期、人力资源成本和总加班时间的影响,建立了项目员工加班调度多目标优化模型。首先,采用初始化模块生成各活动的可行加班方案;然后,使用调度模块计算确定每一种调度方案的项目工期、人力资源成本和总加班时间;最后,采用并列选择遗传算法得到多目标Pareto解集。研究结果表明,使用该模型能够有效的确定出工期短、人力资源成本低和总加班时间少的员工加班调度方案集合,从而为项目管理者提供有力的加班调度决策支持。     

危化品事故连续消耗型应急物资调度模型

应急物资调度是危化品事故应急救援工作的关键内容,危化品事故会对周边区域造成环境污染,其应急物资调度问题应该考虑多个目标。针对危化品事故应急物资调度特征,建立了连续消耗应急物资调度多目标模型。模型以缺货损失最小、调运时间最短和调运总环境风险最小为优化目标,考虑应急中心物资数量限制和救援时间限制等约束条件,采用NSGAⅡ遗传算法求解。对于求解结果,采用逼近理想解的排序方法进行选择。算例计算结果表明,多目标模型优化方案比单目标模型优化方案有较大的优势,同时说明算法合理可行。     

客舱清洁人员调度及时间窗冲突的影响分析

飞机客舱清洁服务是机场地面保障服务的一个重要组成部分。通过分析客舱清洁人员调度问题的特征,在考虑所需人数、资质等确定性因素以及清洁任务的开始时间、结束时间具有不确定性等约束的基础上,以最大化调度任务数量和最小化任务等待服务的概率为目标,构建一个含冲突概率γ的0-1整数规划模型;提出使用任务冲突概率γ描述任务间时间窗的冲突程度;并以任务间冲突概率γ为主要约束,研究γ值对调度结果的影响。以某机场实际人员调度过程为测试算例,验证调度模型和冲突概率γ的有效性和实用性,以及在客舱清洁服务调度员制定清洁人员服务计划时选择更优方案的作用。     

面向“货到人”拣选系统的一种随机调度策略

通过“货到人”拣选系统作业流程分析,提出了在分批下发订单任务的情况下的一种随机调度策略。以AGV (automated guided vehicle)完成所有任务的总时间最短为目标函数,以任务分配为决策变量,考虑进行调度时AGV所处的状态以及在完成任务过程中AGV在拣选台的排队等待时间,建立随机调度策略的数学规划模型。利用遗传算法进行求解,通过实例仿真,验证了随机调度策略较调度空闲AGV策略具有更高的拣选效率,同时解决了AGV调度与拣选序列问题,对AGV数量配置具有指导作用。     

准时化(JIT)思想下有关交货期窗口的单机调度问题

研究了有关交货期窗口的单机调度问题。在过去的１０年中,准时化的概念对中国工业的影响很大。早于或晚于交货期窗口的任务都不受欢迎,且将导致提前或拖期惩罚。如果任务的完工时间偏离了交货期窗口,就要受到固定的惩罚,惩罚量与提前或拖期完工无关。目标是极小化所有惩罚的和。设如果任务在交货期准时完工,则不受惩罚;目标就是寻找一个最优调度极小化提前和拖期任务的总数。给出了确定最优调度的多项式时间算法,最后的例子说     

含不一致任务重量的同型熔炼炉批调度优化

为求解含不一致任务重量的同型熔炼炉批调度问题,建立了最小化最大任务完工时间优化模型,设计了一种混合粒子群算法（HPSO）。算法使用随机生成的任务序列作为粒子,采用批首次匹配（BFF）规则对任务序列分批,最长加工时间（LPT）规则将批分配到批处理机,并提出了一种最小完工时间差（MCD）规则对LPT调度结果进行优化;为避免早熟,算法引入交叉和变异操作搜索最优解。通过仿真实验与SA、GA算法对比,实验结果表明算法具有良好的性能。     

软件开发项目多技能人力资源均衡调度模型

为了在软件开发项目中同时解决项目活动调度问题和多技能人员指派问题,实现资源均衡分配,本文建立了一个多技能人力资源均衡调度的混合整数规划模型,并以一个软件开发项目为背景开展了算例研究,采用Lingo11软件环境下改良后的分支定界法进行优化求解。优化之后,项目资源强度方差和员工工作量方差大幅度下降。研究结果表明,本文创建的资源均衡调度模型可以显著提高项目周期内员工需求量和员工工作量分配的均衡水平。     

考虑满意度的员工培训策略研究

研究了考虑满意度的员工培训策略的规划问题，提出了在多能工水平和任务覆盖水平的培训策略的基础上，从人性化方面考虑的新策略，增强培训规划的实用性和经济性。首先建立了以平均员工满意度最大和平均任务人力成本最少为目标的多目标规划模型t然后通过数值实验对模型的参数进行分析，给出了实施培训的若干规律性的结论。在员工满意度方面，均匀的员工偏好结构优于极端的员工偏好结构，任务覆盖水平上下限越小得到的结果越好，这些结论对人力资源部门实施培训具有一定的指导作用。     

成组生产下的考虑学习和遗忘效应的调度策略

以成组生产的单机系统为对象,提出一种新的考虑学习遗忘效应的成组调度模型,使得建立的调度模型更加符合实际.以总makespan最小为目标,模型中同时考虑了与调度策略有关的设置时间、实际加工时间.基于成组生产的特点,考虑到设备加工相同、相似的零件时的学习效应,转换零件类型造成学习效果衰退的遗忘效应,提出用三个模型来表达成组生产中零件实际加工时间.最后,通过算例分析及结果分析说明了模型的有效性.     

基于资源共享的延迟惩罚最小化的多项目调度优化

对可并行进行的多项目调度问题进行定性描述,在共享资源的数量约束下,构建了以多项目延迟惩罚总和为目标函数的优化模型。鉴于问题的强NP-hard属性,为模型设计了迭代循环求解的启发式遗传算法。运用实际案例对研究进行验证,分析关键参数对合同双方项目收益的影响,得到如下结论:与实际进度安排相比,满意进度安排下承包商因延期完工而遭到来自于业主的罚款数额出现了明显的下降;业主的单位延迟罚款费用、共享资源池中的资源数量也会影响承包商对项目的进度安排,并对双方的项目收益产生重要影响。     

考虑多基地拖轮使用平衡性的重调度优化

目的 解决多停泊基地背景下拖轮与船舶之间供需不匹配、需求响应时效要求越来越高以及各基地拖轮使用不平衡等问题。方法 本文考虑多拖轮基地的影响，在对拖轮线路调度的基础上进行区域调度，采用对拖轮进行跨基地重调度的方法，以总调度成本最小为目标建立拖轮重调度模型。结果 将天津港数据搜集分析作为本文案例对模型进行验证分析，结果显示，采用区域调度后成本低于单纯的线路调度，且拖轮工作时间基尼系数值为0.2～0.3，处于比较公平的状态。结论 此模型有效地降低了拖轮调度成本和在港船舶等待时间，平衡了拖轮使用时间。     

考虑平行机环境下紧急任务最大等待时间的优化调度

以快速响应无预知到达的紧急任务为研究背景，考虑两台平行机环境下紧急任务等待时间的优化调度问题。给定机器最大完工时间上界，考虑机器在加工过程中可空闲情形，在不中断常规任务的条件下，以最小化紧急任务的最大等待时间为研究目标，构建了混合整数规划模型，并对问题的某一类最优方案进行分析，证明了该类最优解满足两台机器无同时空闲以及最大完工时间达到上界的性质。基于该性质，设计了一种启发式算法以及随机键编码的遗传算法对该问题进行求解。仿真实验结果表明：遗传算法在小规模工件求解时略优，但计算时间较长；启发式算法在大规模工件求解时其求解质量与求解时间均有明显优势。本研究可为实际中对限定机器工作负荷的场景如何安排机器的空闲时间以快速响应紧急任务提供决策建议。