多项目调度问题研究

现有多项目调度研究一般都基于不切实际的假定——资源在多个项目间进行传递时不需要花费额外的时间和成本。在对传递时间进行分析的基础上,建立了考虑资源传递时间的多项目调度问题的数学模型,并针对模型设计了结合并行调度的混合遗传算法,在保证项目任务紧前关系与资源约束的条件下,能够合理优化多项目的资源分配,从而有效地缩短多项目的总工期,通过实例验证了考虑传递时间的必要性,同时实例也证明了算法的有效性。     

神舟飞船关键链项目管理贝叶斯网络模型

在研究关键链项目管理和贝叶斯网络技术的基础上,结合神舟飞船项目进度管理的特点,建立了神舟飞船关键链项目管理贝叶斯网络模型。首先详细描述了如何将关键链中的每个工序按照时间和资源约束的条件分解成贝叶斯网络模型中的6个节点,并进一步简化为4个节点。然后,以神舟飞船研制网络计划图为依据,说明了关键链项目管理贝叶斯网络模型的建立过程。最后,基于贝叶斯网络推理成功识别出影响神舟飞船项目进度推迟的关键工序。     

Designing integrated cellular manufacturing systems with scheduling considering stochastic processing time

This paper addresses a new mathematical model for cellular manufacturing problem integrated with group scheduling in an uncertain space. This model optimizes cell formation and scheduling decisions, concurrently. It is assumed that processing time of parts on machines is stochastic and described by discrete scenarios enhances application of real assumptions in analytical process. This model aims to minimize total expected cost consisting maximum tardiness cost among all parts, cost of subcontracting for exceptional elements and the cost of resource underutilization. Scheduling problem in a cellular manufacturing environment is treated as group scheduling problem, which assumes that all parts in a part family are processed in the same cell and no inter-cellular transfer is needed. Finally, the nonlinear model will be transformed to a linear form in order to solve it for optimality. To solve such a stochastic model, an efficient hybrid method based on new combination of genetic algorithm (GA), simulated annealing (SA) algorithm, and an optimization rule will be proposed where SA and optimization rule are subordinate parts of GA under a self-learning rule criterion. Also, performance and robustness of the algorithm will be verified through some test problems against branch and bound and a heuristic procedure.     

粒子群优化算法求解多模式项目再调度问题

针对有资源约束的项目调度问题中,项目执行环境发生变更时的项目再调度问题,分析了项目执行环境变更的情况和项目再调度变更费用的构成,建立了以再调度变更费用为优化目标的多模式项目再调度模型并应用基于粒子群优化算法进行求解.在该算法中,粒子分为优先级粒子和模式粒子,实现对活动优先顺序和模式的优化.部分初始优先级粒子位置矢量通过启发式规则产生,以提高解的质量.通过仿真计算分析了关键参数的选择,并与其他启发式算法进行了比较.仿真结果表明,该算法能有效地求解多模式项目的再调度问题,在实际工程中有一定应用价值.     

神舟飞船关键链项目管理贝叶斯网络模型

在研究关键链项目管理和贝叶斯网络技术的基础上,结合神舟飞船项目进度管理的特点,建立了神舟飞船关键链项目管理贝叶斯网络模型.首先详细描述了如何将关键链中的每个工序按照时间和资源约束的条件分解成贝叶斯网络模型中的6个节点,并进一步简化为4个节点.然后,以神舟飞船研制网络计划图为依据,说明了关键链项目管理贝叶斯网络模型的建立过程.最后,基于贝叶斯网络推理成功识别出影响神舟飞船项目进度推迟的关键工序.     

不确定信息条件下的车间调度策略研究

为了在不确定的车间信息环境下做出正确的调度策略,提出了一种支持多目标和多优先级车间调度策略的随机规划模型,并给出了求解算法。该模型的求解通过包含3个步骤的混合智能算法来实现,首先利用随机仿真生成近似的样本数据,然后利用神经网络进行不确定目标和约束函数的逼近,并用遗传算法最终完成对多目标优化解的搜索。最后,通过一个汽车企业模具制造车间中调度问题的实例,验证了该模型和算法的有效性及实用性。     

网格环境下多服务质量约束的复合服务调度机制

目前,由于没有一个动态、可扩展的服务组合模型,在服务网格环境中缺乏满足多性能目标约束的、复合服务的调度机制。为此,在分析动态服务调度机制基础上,将服务质量约束引入到状态图工作流模型中,提出一种多服务质量约束的动态组合服务模型,给出了在服务组合过程中保持服务组件之间服务质量一致性的方法,并将复合服务的调度问题（即执行路径的动态选择问题）归结为多属性决策问题。采用简单加权法,以保证组合后的服务满足综合服务质量约束。通过实现的服务调度组件验证了该机制的可行性和有效性。     

变扰动强度下柔性装配作业车间调度性能分析

柔性装配作业车间是柔性作业车间的一类现实化扩展,其调度问题既要考虑复杂的加工路径柔性,还要考虑零件间的装配关联约束,以及由其带来的关联零件生产进度协同难题.首先给出了柔性装配作业车间调度问题的数学模型;然后考虑现实生产中普遍存在的随机扰动,采用了完全反应式与预测-反应式两类动态调度策略,并提出了相应的优先度规则算法和周...     

基于WBS的关键链项目管理贝叶斯网络模型分析方法

在工作分解结构（WBS）和贝叶斯网络技术的基础上,结合WBS单元之间的时序关系和资源约束条件,建立了基于WBS的关键链项目管理贝叶斯网络模型（CCPMBN）。首先给出了基于项目任务的WBS模型,然后描述了WBS单元加入时序关系和资源约束后与贝叶斯网络的关系,并分析了CYCPM的工序节点的化简方法、节点之间有向边的方向和节点的概率分布计算,接着概述了CCPMBN的建模步骤。最后,以某城市的轨道交通工程项目工作分解结构为例,说明CCPMBN的建模过程,为应用高效贝叶斯网络算法和工具软件进行项目进度管理提供了新的领域。     

用效率调度算法求解非标准作业车间调度问题

作业车间调度问题是一类具有次序约束和资源约束的较大规模的组合优化问题,本文所描述的非标准作业车间调度问题,放宽了资源约束的条件,具有更大的寻优空间,针对这种复杂的组合优化问题,本文构造了相应的目标函数并提出一种效率调度算法来求解此问题,经分析和实践验证,获得了满意的结果。     

基于WBS的关键链项目管理贝叶斯网络模型分析方法

在工作分解结构(WBS)和贝叶斯网络技术的基础上,结合WBS单元之间的时序关系和资源约束条件,建立了基于WBS的关键链项目管理贝叶斯网络模型(CCPMBN).首先给出了基于项目任务的WBS模型,然后描述了WBS单元加入时序关系和资源约束后与贝叶斯网络的关系,并分析了CCPM的工序节点的化简方法、节点之间有向边的方向和节点的概率分布计算,接着概述了CCPMBN的建模步骤.最后,以某城市的轨道交通工程项目工作分解结构为例,说明CCPMBN的建模过程,为应用高效贝叶斯网络算法和工具软件进行项目进度管理提供了新的领域.     

基于区块链和边缘代理的电力资源动态监测调度系统

以电力系统内分布式电源的渗透率为出发点,提出了基于区块链和边缘计算的电力系统调度资源动态监测系统。分析了区块链中的区块结构以及边缘代理的基本模型,提出了基于区块链的能源互联网系统。针对电力调度资源监测进行建模,分析了包括风电、光伏、储能和需求响应等形式在内的调度资源模型,说明了可调度资源监视的基本内容。提出了基于区块链和边缘代理的调度资源监视系统架构,分析了系统的硬件结构,说明了数据对比分析流程,利用边缘代理进行数据资源监视。仿真结果表明,该系统在调度管理以及数据监视方面是有效性的。     

求解随机Job Shop调度问题的混合分布估计算法

提出一种混合分布估计算法用于求解具有随机工时的Job shop调度问题。建立随机Job shop调度问题(Stochastic Job shop scheduling problem, SJSSP)数学模型并给出随机期望值模型的评价方法。为提高种群多样性,将(μ+λ)-进化策略(Evolutionary strategy, ES)的重组、变异过程引入分布估计算法(Estimation of distribution algorithm, EDA),构造一种混合分布估计算法,ES-EDA。根据所采用的基于工序的编码方式,对父代工序继承率的概念进行了定义,并为重组过程设计基于父代工序继承率的个体重组方法,该方法不仅能使子代有效继承父代的优良特征,同时可避免非法解的产生。在标准算例FT06、FT10、FT20的基础上构造加工时间随机的3组算例,并选择文献中的5种算法作为混合分布估计算法的对比算法,仿真试验结果表明混合分布估计算法在优化性能方面具有明显优势。     

基于MCMC方法的随机加工时间研究

在分析随机作业调度问题特点的基础上,建立了随机加工时间统计模型及参数估计模型,在参数未知及参数已知的条件下,提出了基于马尔可夫链蒙特卡罗方法的随机加工时间统计技术,并通过吉布斯抽样实现了加工时间的参数估计。通过计算机仿真实验,验证了该方法的可行性及有效性,为随机作业调度提供更符合实际生产的数据支撑。     

Group shop scheduling with uncertain data and a general cost objective

In this paper, a stochastic group shop scheduling problem with a due date-related objective is studied. The group shop scheduling problem provides a general formulation including two other shop scheduling problems, the job shop and the open shop. Both job release dates and processing times are assumed to be random variables with known distributions. Moreover, earliness and tardiness of jobs are penalized at different rates. The objective is to minimize the expected maximum completion cost among all jobs. A lower bound on the objective function is proposed, and then, a hybrid approach following a simulation optimization procedure is developed to deal with the problem. An ant colony optimization algorithm is employed to construct good feasible solutions, while a discrete-event simulation model is used to estimate the performance of each constructed solution that, taking into account its lower bound, may improve the best solution found so far. The proposed approach is then evaluated through computational experiments.     

Project time–cost trade-off scheduling: a hybrid optimization approach

This paper develops a hybrid approach for stochastic time–cost trade-off problem (STCTP) in PERT networks of project management, where activities are subjected to linear cost functions. The main objective of proposed approach is to improve the project completion probability in a prespecified deadline from a risky value to a confident predefined probability. To this end, we construct a nonlinear mathematical program with decision variables of activity mean durations, in which the objective function is concerned with minimization of project crashing direct cost. In order to solve the constructed model, we present a hybrid approach based on cutting plane method and Monte Carlo (MC) simulation. To illustrate the process of proposed approach, the approach was coded using MATLAB 7.6.0 and two illustrative examples are discussed. The results obtained from the computational study show that the proposed algorithm is an effective approach for the STCTP.     

基于特征匹配的项目管理系统设计与应用

企业中大型新产品研发时会产生众多项目立项,由此造成业务流程多变、项目管理混乱。针对此类问题,提出一种基于特征匹配的项目工作流程管理方法。方法首先建立了面向对象的项目特征模型,之后对项目业务流程进行了规则表示,并建立了业务流程规则库。在此基础上,通过匹配搜索进行规则的筛选,以此建立项目与业务流程之间的关系,从而实现了为项目自动建立其业务流程的目的。根据以上方法,开发出一套项目工作流管理系统,并应用于某飞机设计研究院的项目管理中,应用结果表明该系统可以极大减少项目管理成本,提高工作效率。     

基于贡献度的项目调度方法研究

为改进传统的项目管理方法,提出了一种由统计理论得出的指标一贡献度来决定在关键链识别过程中的冲突解决策略,以达到识别出项目关键链的目的。为使调度计划在不确定性环境下能够顺利实施,该调度方法充分考虑了项目执行过程中工序的随机性。在此基础上,提出了一种关键链识别方法,最后针对标准问题库PSPLIB中的典型算例,应用Matlab进行了仿真验证。     

基于PDM协同设计任务建模与调度方法研究

从产品数据管理系统中协同设计过程任务建模的角度出发,提出基于产品结构分解的协同设计过程人员-任务分配模型,建立任务结构的约束映射和基于可扩展着色Petri网的任务过程建模方法,实现Multi-agent协同设计过程任务调度集成框架,最后进行了系统实现.