基于关键链技术的前摄性调度与反应性调度的优化研究
发布时间：2021-10-09 13:08
工程供应链中的资源受限项目调度问题一直是工程项目研究中的重要问题,主要研究项目如何在资源、时间等项目约束条件下,合理安排项目中所有活动的开始时间与资源分配,使项目在资源受限情况下的调度目标实现。由于工程项目实施过程受到大量不确定性因素的影响,项目调度最优结果往往在工程实践中难以得到保证,所以需要考虑调度的可靠性等问题,进行鲁棒性调度。论文基于关键链、鲁棒性等理论,考虑工程项目实施的工期、成本目标,以及进度计划的鲁棒性,研究工程项目调度多目标优化问题,主要的工作和成果如下:1.梳理了资源受限项目调度（RCPSP）、前摄性项目调度（proactive scheduling）、反应性项目调度（reactive scheduling）三种问题和方法的主要研究成果,明确了基于关键链技术的前摄性调度与反应性调度的优化问题。2.考虑资源在进度计划中的获取、利用、保持等过程成本,并用鲁棒性描述工期、成本目标实现的可能性,并考虑资源的获得、持有、使用等过程成本。构建工期最小化、成本最小化和鲁棒性最大化的多目标优化模型。3.将关键链技术和前摄性调度、反应性调度相结合,并考虑资源风险的因素和缓冲设置,采用插...
【文章来源】：华北水利水电大学河南省
【文章页数】：58 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
进度计划图
3资源约束型鲁棒性项目调度的多目标优化29图3-3资源需求计划图Fig3-3Resourcerequirementsplandiagram通过以上介绍的实例参数及设计的遗传算法对项目实例进行最优化求解，计算结果表明，同时考虑工期最小化、成本最小化和鲁棒性最大化时，工期为45天，成本为869436元，此时鲁棒性为2567。只考虑工期和成本最小化，不考虑鲁棒性时，工期为44天，成本为905347元，此时鲁棒性为1039。只考虑工期最小化时，工期为43天，成本为959345元，此时鲁棒性为602。只考虑成本最小化时，工期为49天，成本为719832元，此时鲁棒性为8903。与同时考虑工期、成本、鲁棒性的多目标优化相比，只考虑工期和成本两个目标时，工期减少，成本增加，鲁棒性降低，工期和成本双目标降低，总目标降低。只考虑工期时，工期减少，成本增加，鲁棒性降低，总目标降低。只考虑成本时，工期增加，成本减少，鲁棒性增加，总目标降低。根据计算结果可知，在此实例中，存在工期最孝以及工期和成本均衡更优的情况，但是鲁棒性较小，这两种情况发生的可能性很低，不是工程实施最好的决策。成本最小时，工期较大，鲁棒性较大，以成本最小为目标进行优化的进度计划实现的可能性很大，但不考虑工期不符合工程实际需求。因此，同时考虑工期最小化、成本最小化和鲁棒性最大化的多目标优化算法取得的结果更符合工程实际。
4基于关键链方法的前摄性调度与反应性调度均衡优化3728182527349非729474947490是030424447495非5F494949490是0表4-3非关键链相关参数表Table4-3Listofnon-criticalchainrelatedparameters序号活动列表缓冲111，26，3111219,29734,10,15,25945,20,22,23,248516106136792875928设置相关紧后关系、工作时间、时间缓冲、资源需求及惩罚权重等参数，使用matlab编程对前摄性调度优化子模型进行求解。图4-1表示前摄性调度程序的迭代过程，图4-2表示反应性调度程序的迭代过程，图4-3表示资源需求计划，表4-4表示前摄性调度、反应性调度和最短工期调度的开始时间和结束时间。图4-1前摄性调度迭代图
【参考文献】：
期刊论文
[1]资源约束型鲁棒性项目调度的多目标优化[J]. 杨耀红,宋一鸣. 项目管理技术. 2019(12)
[2]随机动态环境下项目前摄性与反应性调度权衡优化[J]. 王艳婷,何正文,郑维博. 工业工程与管理. 2019(04)
[3]资源约束应急救援多模式项目反应性调度优化[J]. 崔晓,何正文,王能民. 工业工程与管理. 2018(05)
[4]随机多模式项目前摄性调度与反应性调度的权衡[J]. 王艳婷,何正文,刘人境. 管理工程学报. 2018(04)
[5]基于德尔菲法的高速公路工程总承包成本控制影响因素优选[J]. 吴瀚,杨淇,王博. 华北水利水电大学学报(社会科学版). 2017(02)
[6]随机工期下反应性多模式项目调度优化[J]. 王艳婷,何正文,刘人境. 系统管理学报. 2017(01)
[7]前摄性及反应性项目调度方法研究综述[J]. 何正文,宁敏静,徐渝. 运筹与管理. 2016(05)
[8]水利工程建设存在的问题及建议[J]. 李太山. 华北水利水电大学学报(社会科学版). 2016(04)
[9]基于资源随机中断的反应性多模式项目调度优化[J]. 李佳媛,何正文. 运筹与管理. 2015(06)
[10]基于随机活动工期的资源约束项目鲁棒性调度优化[J]. 何正文,刘人境,徐渝. 系统工程理论与实践. 2013(03)
硕士论文
[1]基于突发事件的工程项目反应性调度优化研究[D]. 毕安东.安徽工业大学 2018
[2]基于关键链技术的工程项目进度管理研究[D]. 于亚楠.中国海洋大学 2015
[3]基于鲁棒性目标的关键链项目调度优化[D]. 刘耕涛.西北工业大学 2015
[4]多目标资源受限项目调度问题蚁群算法研究[D]. 傅奥.浙江大学 2008
本文编号：3426443
【文章来源】：华北水利水电大学河南省
【文章页数】：58 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
进度计划图
3资源约束型鲁棒性项目调度的多目标优化29图3-3资源需求计划图Fig3-3Resourcerequirementsplandiagram通过以上介绍的实例参数及设计的遗传算法对项目实例进行最优化求解，计算结果表明，同时考虑工期最小化、成本最小化和鲁棒性最大化时，工期为45天，成本为869436元，此时鲁棒性为2567。只考虑工期和成本最小化，不考虑鲁棒性时，工期为44天，成本为905347元，此时鲁棒性为1039。只考虑工期最小化时，工期为43天，成本为959345元，此时鲁棒性为602。只考虑成本最小化时，工期为49天，成本为719832元，此时鲁棒性为8903。与同时考虑工期、成本、鲁棒性的多目标优化相比，只考虑工期和成本两个目标时，工期减少，成本增加，鲁棒性降低，工期和成本双目标降低，总目标降低。只考虑工期时，工期减少，成本增加，鲁棒性降低，总目标降低。只考虑成本时，工期增加，成本减少，鲁棒性增加，总目标降低。根据计算结果可知，在此实例中，存在工期最孝以及工期和成本均衡更优的情况，但是鲁棒性较小，这两种情况发生的可能性很低，不是工程实施最好的决策。成本最小时，工期较大，鲁棒性较大，以成本最小为目标进行优化的进度计划实现的可能性很大，但不考虑工期不符合工程实际需求。因此，同时考虑工期最小化、成本最小化和鲁棒性最大化的多目标优化算法取得的结果更符合工程实际。
4基于关键链方法的前摄性调度与反应性调度均衡优化3728182527349非729474947490是030424447495非5F494949490是0表4-3非关键链相关参数表Table4-3Listofnon-criticalchainrelatedparameters序号活动列表缓冲111，26，3111219,29734,10,15,25945,20,22,23,248516106136792875928设置相关紧后关系、工作时间、时间缓冲、资源需求及惩罚权重等参数，使用matlab编程对前摄性调度优化子模型进行求解。图4-1表示前摄性调度程序的迭代过程，图4-2表示反应性调度程序的迭代过程，图4-3表示资源需求计划，表4-4表示前摄性调度、反应性调度和最短工期调度的开始时间和结束时间。图4-1前摄性调度迭代图
【参考文献】：
期刊论文
[1]资源约束型鲁棒性项目调度的多目标优化[J]. 杨耀红,宋一鸣. 项目管理技术. 2019(12)
[2]随机动态环境下项目前摄性与反应性调度权衡优化[J]. 王艳婷,何正文,郑维博. 工业工程与管理. 2019(04)
[3]资源约束应急救援多模式项目反应性调度优化[J]. 崔晓,何正文,王能民. 工业工程与管理. 2018(05)
[4]随机多模式项目前摄性调度与反应性调度的权衡[J]. 王艳婷,何正文,刘人境. 管理工程学报. 2018(04)
[5]基于德尔菲法的高速公路工程总承包成本控制影响因素优选[J]. 吴瀚,杨淇,王博. 华北水利水电大学学报(社会科学版). 2017(02)
[6]随机工期下反应性多模式项目调度优化[J]. 王艳婷,何正文,刘人境. 系统管理学报. 2017(01)
[7]前摄性及反应性项目调度方法研究综述[J]. 何正文,宁敏静,徐渝. 运筹与管理. 2016(05)
[8]水利工程建设存在的问题及建议[J]. 李太山. 华北水利水电大学学报(社会科学版). 2016(04)
[9]基于资源随机中断的反应性多模式项目调度优化[J]. 李佳媛,何正文. 运筹与管理. 2015(06)
[10]基于随机活动工期的资源约束项目鲁棒性调度优化[J]. 何正文,刘人境,徐渝. 系统工程理论与实践. 2013(03)
硕士论文
[1]基于突发事件的工程项目反应性调度优化研究[D]. 毕安东.安徽工业大学 2018
[2]基于关键链技术的工程项目进度管理研究[D]. 于亚楠.中国海洋大学 2015
[3]基于鲁棒性目标的关键链项目调度优化[D]. 刘耕涛.西北工业大学 2015
[4]多目标资源受限项目调度问题蚁群算法研究[D]. 傅奥.浙江大学 2008
本文编号：3426443
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