关键链项目进度计划的鲁棒优化的研究

发布时间：2017-09-24 06:22

  本文关键词：关键链项目进度计划的鲁棒优化的研究

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【摘要】：针对任务工期不确定程度较大的资源受限的关键链项目进度计划问题,提出了求解该问题的鲁棒优化数学模型。在传统关键链项目进度计划模型的基础上,针对该鲁棒优化模型设计了遗传算法。通过基于顺序表示的遗传基因编码方式,形成随机优先权列表,以保证初始种群的多样性。通过三角模糊数描述任务的持续时间,进而获得相应情景的任务工期向量和该情境下的发生概率。应用该模型对项目实例进行求解,分析表明,所求得的关键链进度计划能够有效应对任务工期不确定性导致的随机差异,具有较强的鲁棒性。另外,决策者通过调整模型中目标函数以及约束函数中的参数,可以有效平衡解的可行性和最优性,有助于决策者根据风险偏好选择合适的进度计划。
【作者单位】： 同济大学经济与管理学院;
【关键词】： 关键链 鲁棒优化 不确定性 遗传算法
【基金】：国家自然科学基金资助项目(70802045) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目
【分类号】：C934
【正文快照】： 项目管理者在利用关键链项目进度计划技术制定项目进度计划时不仅考虑需要项目中任务之间的逻辑约束,而且还需要考虑了资源约束,并根据心理学中帕金森定律以及学生综合症,对任务工期进行了压缩,同时设立了缓冲区以应对不确定因素。但是传统关键链进度计划模型是基于概率论的,

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本文编号：909862