基于资源调度费的工程项目多资源均衡优化研究
发布时间：2021-07-12 06:38
资源均衡优化问题是工程项目管理中一个非常重要的问题,研究的是确保工程项目在总工期不变的前提下,实现资源的均衡利用,理论上属于NP-hard问题,模型求解困难,几十年来一直是项目管理领域研究的前沿,并取得了丰硕的成果。在工程施工过程中,资源消耗的大起大落现象往往导致劳动力的窝工、机械设备的闲置或临时设施的增加,造成不必要的浪费,影响项目效益水平。在此背景下,全文在总结前人研究的基础之上,从资源调度费的角度研究工程项目多资源均衡优化问题。这样可以避免三类问题:一是对资源重要性的确定;二是资源需求量的无量纲化处理;三是资源间的相关性。本文将资源调度费定义为:为了使资源在特定时间、特定地点正常发挥效用而支出的费用。资源调度费包括人力资源调度费、材料调度费、机械调度费,人力资源调度费包括人力资源获取成本、开发成本、窝工补偿、离职成本和缺员成本;材料调度费包括材料采购费、仓储费和缺货费;机械设备调度费包括进退场费、安拆费和闲置费。在满足工序逻辑关系的前提下,分别讨论了各类资源调度费发生的条件,将资源调度费最低作为评价指标构造了多资源均衡优化模型。并通过对遗传算法的系统研究,运用MATLAB函数工具...
【文章来源】：中国石油大学(华东)山东省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：60 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 前言
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 多资源均衡优化问题研究现状
1.2.2 多资源均衡优化问题求解算法研究现状
1.3 研究内容和研究方法
1.3.1 研究内容
1.3.2 研究方法
1.4 论文创新之处
第2章 相关理论基础
2.1 网络计划技术及优化
2.1.1 网络计划技术概述
2.1.2 网络计划技术分类
2.2 资源均衡优化理论
2.2.1 资源均衡优化概述
2.2.2 资源均衡常用评价指标
2.3 遗传算法
第3章 基于资源调度费的多资源均衡优化模型建立
3.1 资源调度费定义
3.2 资源调度费分析及计算
3.2.1 人力资源调度费
3.2.2 材料调度费
3.2.3 机械调度费
3.3 资源相关性分析
3.4 模型建立
3.4.1 基本假设
3.4.2 优化模型
3.5 基于遗传算法的模型求解流程
第4章 算例分析及优化结果分析
4.1 算例分析
4.2 优化结果分析
第5章 结论
5.1 主要结论
5.2 研究展望
参考文献
附录
攻读硕士学位期间取得的学术成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于微粒群算法的工程网络计划多资源均衡优化研究[J]. 刘迅,毕远志. 科技管理研究. 2014(11)
[2]基于克隆布谷鸟算法的资源均衡优化[J]. 宋玉坚,叶春明,黄佐钘. 计算机应用研究. 2014(05)
[3]工程网络计划资源均衡的控制指标研究[J]. 刘迅,毕远志. 中国农村水利水电. 2014(01)
[4]基于免疫遗传算法的海工多项目资源均衡研究[J]. 李敬花,胡载萍,吕慧超,孙淼. 计算机工程与设计. 2013(09)
[5]项目资源约束下工期最短-资源均衡优化算法[J]. 乌日娜,徐方舟,陆惠民. 项目管理技术. 2013(07)
[6]网络计划多资源均衡优化遗传算法[J]. 欧阳红祥,刘炳胜,李欣. 武汉理工大学学报(信息与管理工程版). 2013(02)
[7]多模式多资源均衡及基于动态种群的多目标微粒群算法[J]. 郭研,李南,李兴森. 控制与决策. 2013(01)
[8]基于禁忌搜索的水电检修项目资源调度仿真优化研究[J]. 胡宏伟,段鹰. 机械. 2012(11)
[9]项目群资源优化的改进动态规划算法[J]. 张贤哲,方俊. 武汉大学学报(工学版). 2012(03)
[10]基于蚁群算法的工程项目资源受限施工进度优化[J]. 李倩,刘霁. 中南林业科技大学学报. 2011(08)
硕士论文
[1]基于改进自适应遗传算法的多项目资源优化问题研究[D]. 邓轶婧.河北工业大学 2013
[2]基于遗传算法的工程项目多资源均衡优化研究[D]. 李海涛.大连理工大学 2012
[3]基于基因算法的多工况多资源均衡优化研究[D]. 宋述杰.大连理工大学 2009
[4]基于遗传算法的多项目网络计划优化研究[D]. 谭伟.中国地质大学 2009
本文编号：3279414
【文章来源】：中国石油大学(华东)山东省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：60 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 前言
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 多资源均衡优化问题研究现状
1.2.2 多资源均衡优化问题求解算法研究现状
1.3 研究内容和研究方法
1.3.1 研究内容
1.3.2 研究方法
1.4 论文创新之处
第2章 相关理论基础
2.1 网络计划技术及优化
2.1.1 网络计划技术概述
2.1.2 网络计划技术分类
2.2 资源均衡优化理论
2.2.1 资源均衡优化概述
2.2.2 资源均衡常用评价指标
2.3 遗传算法
第3章 基于资源调度费的多资源均衡优化模型建立
3.1 资源调度费定义
3.2 资源调度费分析及计算
3.2.1 人力资源调度费
3.2.2 材料调度费
3.2.3 机械调度费
3.3 资源相关性分析
3.4 模型建立
3.4.1 基本假设
3.4.2 优化模型
3.5 基于遗传算法的模型求解流程
第4章 算例分析及优化结果分析
4.1 算例分析
4.2 优化结果分析
第5章 结论
5.1 主要结论
5.2 研究展望
参考文献
附录
攻读硕士学位期间取得的学术成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于微粒群算法的工程网络计划多资源均衡优化研究[J]. 刘迅,毕远志. 科技管理研究. 2014(11)
[2]基于克隆布谷鸟算法的资源均衡优化[J]. 宋玉坚,叶春明,黄佐钘. 计算机应用研究. 2014(05)
[3]工程网络计划资源均衡的控制指标研究[J]. 刘迅,毕远志. 中国农村水利水电. 2014(01)
[4]基于免疫遗传算法的海工多项目资源均衡研究[J]. 李敬花,胡载萍,吕慧超,孙淼. 计算机工程与设计. 2013(09)
[5]项目资源约束下工期最短-资源均衡优化算法[J]. 乌日娜,徐方舟,陆惠民. 项目管理技术. 2013(07)
[6]网络计划多资源均衡优化遗传算法[J]. 欧阳红祥,刘炳胜,李欣. 武汉理工大学学报(信息与管理工程版). 2013(02)
[7]多模式多资源均衡及基于动态种群的多目标微粒群算法[J]. 郭研,李南,李兴森. 控制与决策. 2013(01)
[8]基于禁忌搜索的水电检修项目资源调度仿真优化研究[J]. 胡宏伟,段鹰. 机械. 2012(11)
[9]项目群资源优化的改进动态规划算法[J]. 张贤哲,方俊. 武汉大学学报(工学版). 2012(03)
[10]基于蚁群算法的工程项目资源受限施工进度优化[J]. 李倩,刘霁. 中南林业科技大学学报. 2011(08)
硕士论文
[1]基于改进自适应遗传算法的多项目资源优化问题研究[D]. 邓轶婧.河北工业大学 2013
[2]基于遗传算法的工程项目多资源均衡优化研究[D]. 李海涛.大连理工大学 2012
[3]基于基因算法的多工况多资源均衡优化研究[D]. 宋述杰.大连理工大学 2009
[4]基于遗传算法的多项目网络计划优化研究[D]. 谭伟.中国地质大学 2009
本文编号：3279414
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