基于混沌粒子群的资源受限项目调度问题

鉴于基本粒子群算法易陷入局部最优,提出一种将混沌算法嵌入基本粒子群的混沌粒子群算法,并将其用于求解典型的资源受限项目调度问题。采用基于优先值的粒子编码方式和串行调度方案,分别用基本粒子群算法和混沌粒子群算法对实例求解。并且比较了2种算法求解多资源受限项目调度问题的性能。结果表明:混沌粒子群算法在距最优值的平均偏差和达到最优值的次数百分比等性能上要优于基本的粒子群算法,并且混沌粒子群具有更好的收敛性。但是,混沌粒子群算法在计算达到最优工期的平均时间上略比基本粒子群算法逊色。     

基于优先规则的模糊资源受限多项目调度

在分析国内外相关研究现状的基础上,结合资源受限多项目调度问题的特点,针对多项目中各个工序资源参数的不确定性,通过对工程项目工序资源需求量的模糊表示,建立了模糊资源受限多项目调度模型,并运用基于优先规则的启发式算法对所建立的模型进行调度计算,最后通过算例验证模型的有效性和可行性,以实现多项目资源的优化配置。     

基于多智能体技术解决多项目资源受限调度问题的方法研究

在对单项目资源受限调度问题进行分析的基础上,进一步研究多项目资源受限调度问题,并给出基于多智能体技术的调度算法,同时采用多种策略对整个项目运行情况进行监控与调整,以解决跨企业项目中的生产规划与资源调度问题。     

合理利用测控资源的动态调度模型

通过研究小卫星系统测控需求，地面测控资源以及两者之间的关系，建立了一套测控资源动态调度数学模型，以反映小卫星测控要求和测控资源的函数关系，旨在寻找一种资源分配随时间动态改变的最优调度方法，本文提出的测控资源动态调度模型，可用于小卫星系统概念设计阶段运行费用的估算以及提高测控中心的自动化程度，从而保证小卫星大效益。     

关键链汇入缓冲区的设置方法

在介绍现有关键链(Critical chain scheduling,CCS)汇入缓冲区(Feeding buffer)设置方法及其优缺点的基础上,提出一种改进的汇入缓冲区设置方法.将汇入缓冲区的设置划分为汇入位置和汇入缓冲区大小的确定,并分析了缓冲区设置过程中的资源冲突问题.     

基于混沌差分进化粒子群算法的模糊资源受限项目调度问题

本文研究了工期模糊情况下的资源受限项目调度问题,采用一种基于区间数距离的模糊取最大运算比较模糊工期的大小,解决了以往研究中忽略的工期模糊情况下,项目关键路径可能会发生改变,相应地各活动的模糊调度时间以及项目的模糊最短工期也可能随之发生改变的问题。引入一种基于混沌和差分进化的混合粒子群优化算法,并对算法的惯性权重进行改进来求解上述问题。通过一个算例验证了所建立模型及提出方法的有效性。     

分布式资源受限多项目调度问题研究综述

传统的资源受限多项目调度集中式决策方法已无法满足信息不对称环境下的多项目管理需求,分布式资源受限多项目调度问题研究的是多个自主决策者分别进行全局资源的协调分配决策与局部项目的调度优化决策。鉴于较强的实际应用背景,这类问题逐渐成为项目调度领域新的研究热点。首先,在系统介绍分布式资源受限多项目调度问题特点与模型构建的基础上,分类梳理并评述了问题求解的代表性方法;其次,总结了分布式多项目调度的相关扩展问题以及在不同领域的典型应用;最后,讨论了目前研究中存在的主要问题与未来可能的拓展研究方向。     

关键链的随机性及其在建筑工程项目进度中的应用

先采用CPM方法计算出项目的关键线路和工期,但是CPM方法没有考虑各种资源对施工的约束,往往与实际不符,而基于关键链方法,可以获取到工程施工过程中的资源约束下的关键链。实际上,施工过程中需要的各种资源又受到某些外界因素的影响,使得这些工序的完成呈现出一定的概率性。所以,本文将随机过程的思想和方法应用到最优关键链的获取中,最终找出最优的施工线路和施工工期。该方法对后续的工程施工具有重要的指导意义。     

关键链方法的研究与应用

通过对关键链技术的研究与分析,将其应用到项目管理中,通过具体的应用实例,证明关键链技术能够平衡解决资源约束问题,明显地改善项目和公司的绩效。     

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.     

多项目关键链进度优化算法分析

针对多项目进度优化问题,综合应用关键链和社会认知优化算法,保证了多项目计划在不确定环境下的稳定运行。文章首先在保证进度工期最短的前提下,进行了多项目的排序,进而确定对后续项目的影响。通过实例应用于多项目进度管理中,为工程决策与管理者全面而准确地进行多项目管理、掌握项目进度、保证项目如期完工,以及对后续项目进行合理地预测提供了依据。并讨论了应用关键链方法进一步研究的方向。     

对关键链法的几个认识误区

关键链法是在约束理论基础上发展起来的一种新型项目进度管理技术,已有较多文献对其进行了介绍,但也存大一些认识误区。从关键链法的基本思想入手,在关键链与关键路径、时间缓存量的确定方法、时间缓存与虚工序、计划与区间计划等几个重要认识误区做了澄清和解释。     

供应链管理中生产和运输集成的排序问题

分析了供应链管理中多制造商、多客户的生产和运输集成起来的排序(调度)问题.建立了集成排序模型,在研究解的最优性条件基础上,用工件的总流程时间作为排序目标,解决使总费用达到最小的问題,给出相应的动态规划算法,并分析算法的复杂性.     

基于时间资源调度的供应链成本控制研究

为控制成本、节约资源和增强企业竞争力,运用系统优化思想和数学方法,分析供应时间与成本的关系,指出供应时间与供应成本具有一定替代性,提出了合理选择关键路径,适当延长非关键路径的成本优化方法.这种从时间角度出发,系统地优化供应成本的方法在实际生产中取得了良好的效果.     

局部覆盖约束层阻尼梁动力学问题的解析解

采用传递函数方法对局部覆盖约束层阻尼梁进行了动力学分析。由Hamilton原理导出了约束层阻尼梁的运动方程和边界条件,经Laplace变换后引入状态向量建立了系统的状态空间方程,由边界条件和连接条件共同构成的定解条件,利用传递函数方法求解方程得到了系统的固有频率、损耗因子和频响曲线。算例计算结果与相关文献或NAS-TRAN计算结果吻合良好,验证了传递函数方法的有效性和精确性,且本文方法更适合于阻尼层粘弹性材料采用随频率变化的复模量模型的情况。同时还讨论了约束层阻尼的位置和覆盖率对系统固有频率和损耗因子的影响,为今后的优化研究奠定了基础。     

基于关键链方法的多项目管理

传统多项目管理中的主要问题表现在级联效应、多任务工作、行为效应等三个方面。本文提出五步骤法将关键链管理中的关键链调度、同步化、缓冲管理应用于多项目管理，建立了关键链多项目管理方法(CCMPM)，并构建了由三个项目组成的多项目环境实例，以工期为评估标准，利用模拟软件Crystal Ball 2000．5模拟项目实施过程，1000次模拟结果显示，经CCMPM优化前后项目平均完工时间为320天／295天，完工保证率为90％的工期为330天／301天。     

Fuzzy Control Based Resource Scheduling in IoT Edge Computing

Edge Computing is a new technology in Internet of Things (IoT) paradigm that allows sensitive data to be sent to disperse devices quickly and without delay. Edge is identical to Fog, except its positioning in the end devices is much nearer to end-users, making it process and respond to clients in less time. Further, it aids sensor networks, real-time streaming apps, and the IoT, all of which require high-speed and dependable internet access. For such an IoT system, Resource Scheduling Process (RSP) seems to be one of the most important tasks. This paper presents a RSP for Edge Computing (EC). The resource characteristics are first standardized and normalized. Next, for task scheduling, a Fuzzy Control based Edge Resource Scheduling (FCERS) is suggested. The results demonstrate that this technique enhances resource scheduling efficiency in EC and Quality of Service (QoS). The experimental study revealed that the suggested FCERS method in this work converges quicker than the other methods. Our method reduces the total computing cost, execution time, and energy consumption on average compared to the baseline. The ES allocates higher processing resources to each user in case of limited availability of MDs; this results in improved task execution time and a reduced total task computation cost. Additionally, the proposed FCERS m 1m may more efficiently fetch user requests to suitable resource categories, increasing user requirements.