考虑资源均衡使用的模具项目调度应用

多资源均衡是项目调度的基本问题之一.分析了国内某中型模具企业生产资源的利用现状,建立了模具项目调度的资源均衡使用数学模型,利用求解项目资源均衡使用问题的启发式算法,结合企业生产的实际情况,进行了验证.应用实践表明,该数学模型和启发式算法具有实际可操作性.     

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。     

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。     

基于蚁群算法的资源均衡优化决策及其MATLAB实现

资源均衡问题已被证明属于组合优化中的NP-hard问题,随着网络计划的复杂化,传统的数学规划法和启发式算法已很难解决该问题。本文以各种资源标准差的加权之和作为衡量资源均衡的评价指标,建立了资源均衡优化决策的数学模型,其次,自行设计蚁群算法步骤,利用Matlab编程进行实现,将蚂蚁随机分布在可行域中,蚂蚁根据转移概率进行全局搜索或局部搜索,经迭代求解资源平衡的全局最优和对应的各工序的开始工作时间,最后使用单资源均衡和多资源均衡两个算例对算法进行了测试,验证了该算法的有效性。     

基于均衡优化的项目多技能人力资源指派与调度方法

为提高项目人力资源使用效率,提出一种项目多技能人力资源调度与指派优化方法。首先,采用启发式方法对项目进行资源均衡优化,降低人力资源需求高峰用量;然后,识别调度方案中活动间的重叠关系并将其转化为人员指派优化问题的有效约束;最后,建立整数规划模型并通过编程计算。研究结果表明,使用该方法可快速地找到问题的近优解,用较少的人力资源完成项目任务,从而有效地降低项目人力资源成本。     

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.     

一种用于求解模具项目进度监视模型的启发式算法

针对模具制造项目的不确定因素较多所造成的监控难度大的问题,分析了模具项目的特点,提出了一种考虑多关键路径的随机项目进度监视模型.利用该模型,基于轨迹收敛系数的原则,提出了一种启发式算法.利用两个实例,将提出的启发式求解算法和前人提出的基于轨迹概率收敛系数的启发式算法进行了比较,并初步分析了两种算法的优缺点.     

基于CRAFT的多阶段柔性设备布局优化算法

多阶段设备布局下的总成本包括设备拆装成本、物料搬运成本以及区域利用成本,问题的目标是最小化总成本.首先,在分析问题的基础上,建立基于多阶段设备布局优化目标的数学模型;其次,采用改进的CRAFT启发式算法优化单阶段设备布局;进一步,提出基于单阶段设备布局算法的多阶段启发式算法,优化多阶段设备布局;最后,数值实验表明算法优化后总成本降幅达28.57%.     

随机多模式资源均衡问题建模与求解

在项目调度实践中,活动采用多种执行模式以及活动工期不确定具有一定的普遍性,对于昂贵和稀缺的可更新资源的均衡使用也是项目追求的目标之一。针对具有NP-Hard特性的多模式工期不确定性问题,以可更新资源均衡为目标建立马尔可夫决策过程模型,设计基于Rollout的近似动态规划算法对问题进行求解,针对问题特点采用改进的遗传算法作为基准策略,并在决策阶段引入虚拟资源上界对活动进行评估。以一个小规模算例说明算法的运行过程,通过全因子实验设计,测试相关参数对项目资源均衡程度的影响。研究结果表明,设计的算法能有效解决随机多模式资源均衡问题;网络复杂度的降低、可更新资源量的增加、活动工期分布的对称性以及较低的离散程度,能够改善项目资源利用的均衡程度。     

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。     

基于HTCPN的分段生产物流系统建模与仿真:案例研究

船舶分段生产物流系统是一个典型的资源约束下的多项目调度复杂系统。根据S企业分段生产流程和资源的配置情况,利用层次赋时有色佩特里网(HTCP-net),结合提出的一种适合多项目调度的启发式规则,建立了分段生产物流系统模型。通过CPN tools进行仿真,验证了模型的正确性,发现了流程中的瓶颈,提出了合理的资源配置数量,通过对比证明了本启发式规则较适合船厂的多项目调度。文中的研究方法对复杂的造船流程的建模、仿真和分析具有一定参考价值。     

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。     

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。     

针对项目式生产调度的模拟退火算法

分析了某航空航天企业生产现状,考虑到工时不确定性,建立了数学模型。提出了模拟退火启发式算法,以此制定主动调度计划,并且结合企业生产的实际情况,进行了验证。应用实践表明,相较于单纯求解工期最短的调度计划,该算法的解能很大程度上提高计划的鲁棒性,不需要过多延长工期,对于工时可变范围大的生产项目尤其适用。     

基于人员-任务-资源匹配度的产品设计项目静态调度

设计人员和技术资源的特点使得产品设计项目优化调度建模及求解的复杂性大大增加。首先对产品设计项目中的三大主要要素的属性进行了深入地分析,并提出了任务-人员-资源匹配度的评价指标和计算方法;其次,借助多模式资源受限问题的思想,将设计人员和技术资源分别考虑,并将设计人员、技术资源和设计任务三者的匹配度以及技术资源强度引入到调度模型中,建立了针对产品设计项目的多模式资源受限调度数学模型;最后,设计了一种双层单亲遗传算法,实现了对模型的求解,得到了工期最短目标下最优的任务、设计人员、技术资源调度方案。案例分析结果表明,基于人员-任务-资源匹配度的多模式优化调度模型充分体现了设计项目的特点,有利于人力资源和技术资源的优化配置。     

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.     

工件带到达时间并具有成组约束的车间排序算法

针对模具制造过程的特点,在工件不同时到达的情况下,研究了前阶段带有成组约束的两阶段柔性同序加工车间的调度问题,建立了目标函数为最小化最大完成时间的调度数学模型．基于Potts的RJ’算法提出解决此类问题的启发式算法,并将该算法应用到轮胎模具企业的生产实例中,通过仿真说明数学模型和求解方法的可靠性和有效性．     

可重构制造系统的布局规划技术研究

分析了可重构制造系统的内涵,提出了制造系统重构的三种分类(逻辑型RMS、改进型RMS和创新型RMS)并给出了制造系统重构的流程.在利用UML对制造系统建模的基础上,建立了统一的面向改进型RMS和创新型RMS布局规划的多目标规划数学模型.提出了启发式算法和遗传算法相结合的混合遗传算法,解决了创新型RMS布局规划问题.实例验证了算法的可行性和有效性.     

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。