关键链多项目管理研究

为解决多项目关键链管理问题对企业整体利益的影响,以多项目中各子项目工期总和的最小化为目标,提出"子关键链群"的概念。在单项目关键链管理的基础上,对项目间冲突资源的优先分配进行了分析研究,建立一套系统的分配规则,使得各子项目工期总和达到最小。同时,通过对项目间优先权的合理分配得出企业整体利益最大化的组合方案,实例验证,此方法可行、合理。     

软件项目进度控制方法研究

为优化软件项目进度控制过程,使管理者能够对软件项目进度进行有效的跟踪和调整,研究并比较了主要的项目进度控制方法和技术,对甘特图、网络计划技术、关键链技术,对各技术的原理、适用范围、优缺点等进行了分析.为弥补上述技术的不足,引入工业项目进度控制方法--实际进度前锋线法,增强了对软件项目进度的信息统计和工期预测功能.通过对上述几种技术的改进和综合应用,提出了一个高效便捷的进度控制系统的设计方案.     

基于混沌粒子群算法的关键链项目进度管理研究*

应用混沌粒子群算法解决关键链项目管理的优化调度问题,并利用了混沌运动遍历性,随机性等特点,对传统粒子群算法进行改进,摆脱了粒子群算法后期易陷入局部极值点的缺点,并保持了前期搜索的快速性。通过实例证明,在求解该类问题上,混沌粒子群算法比基本粒子群算法更具有优势。     

基于改进关键链的地铁车站土建工程进度优化

通过对约束理论与关键链技术的简单介绍,指出了关键链技术在应对工程项目进度延期风险方面的优点,较为详细地分析了关键链技术运用于城市轨道项目进度计划管理的优势.同时,结合城市轨道项目的进度管理特点提出了关键链技术在约束因素的分类、安全时间的确定以及缓冲区的确定等几个方面的改进必要性和改进的方法.最后,以郑州轨道交通一号线某车站工程的土建部分为例研究论证了改进后的关键链技术可以有效地缩短项目的持续时间.     

基于关键链的资源受限项目调度新方法

针对资源受限项目调度问题（RCPSPs）的实际需求建立了多目标优化调度模型，综合运用现有研究成果，设计了基于关键链的项目调度方法。该方法首先采用基于优先规则的启发式算法生成工期最小的近优项目计划，再在该计划中嵌入输入缓冲和项目缓冲，保证项目计划在非确定环境下的稳定执行。论文引用RCPSPs的标准问题库PSPLIB中大量案例对算法进行了的仿真试验，结果表明本文方法较传统项目调度方法有很大改进，论文最后对仿真结果进行了深入讨论，并指出了未来的研究方向。     

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。     

关键链项目管理方法研究与应用分析——以广州卷烟厂生产转移项目为例

针对项目执行过程中的不确定与变更,指定关键链作为项目约束,平衡资源冲突,合理设置缓冲,消除项目进度管理中常见的不利行为。以卷烟生产转移项目为例,在项目实践中应用关键链项目管理方法,估算项目活动时间,通过对缓冲的管理,监控项目执行情况。项目结果显示该方法可有效减少项目延误。     

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.     

项目活动时间估算的适用性研究

在项目活动时间三次估算公式的基础上,根据活动时间分布,试图减少一个极端值的估算,得出两次估算方法,以此降低时间估算中的主观性和时间估算的次数,并对两种方法推导出项目活动时间均值和方差的计算路径,同时构造了样本假设检验的方法,在试验的基础上对两种估算进行比较,从而判断和改善项目活动时间估算的适用性.最后通过实证得出当偏差系数小于-0.4或大于0.2时,活动时间估算采用三次比较适宜;当偏差系数位于二者之间时,采用二次估算比较适宜.     

基于关键链多项目鲁棒调度

为提高关键链项目调度解的鲁棒性,以鲁棒性指标最大化和多项目工期最小化为目标,提出基于关键链的多项目鲁棒性调度模型。在求解模型方面,为打破优先规则的局限,求解得到解的鲁棒性和质量鲁棒性均较优的关键链调度方案,提出一种关键链多项目调度混合优化算法,通过遗传算法寻找活动的优先权列表,结合基于优先权的关键链多项目调度算法,生成关键链多项目调度计划。通过算例验证并与其他算法进行比较,验证了所提模型和算法的有效性。