基于DSM返工风险评价矩阵的项目优化与仿真

发布时间：2018-06-04 17:44

  本文选题：项目管理 + 设计结构矩阵(DSM)　； 参考：《系统工程理论与实践》2010年09期

【摘要】：针对项目中活动返工的不确定性,由返工概率矩阵和返工影响强度矩阵共同构成了DSM返工风险评价矩阵,提出了基于返工风险的遗传算法(Rework risk GA,RRGA),同时考虑返工风险、反馈个数、反馈距离及活动的时间和费用建立了DSM优化目标函数,改进了传统遗传算法的变异算子和变异概率.通过对典型案例进行优化及其结果的仿真,验证了RRGA算法可明显降低返工导致的项目费用和时间,并降低其结果的波动性.
[Abstract]:In view of the uncertainty of activity rework in the project, the rework probability matrix and the rework influence intensity matrix constitute the DSM rework risk evaluation matrix. A genetic algorithm based on rework risk is proposed, which considers the rework risk and the number of feedback. The objective function of DSM optimization is established by feedback distance, time and cost of activity, and the mutation operator and mutation probability of traditional genetic algorithm are improved. Through the optimization of typical cases and the simulation of the results, it is verified that the RRGA algorithm can significantly reduce the project cost and time caused by rework, and reduce the volatility of the results.
【作者单位】： 北京科技大学经济管理学院;
【基金】：国家自然科学基金(60672185)
【分类号】：F224;F284

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1978248