基于粒子群算法的企业项目群优化研究

发布时间：2019-11-19 13:53

【摘要】：随着我国社会经济水平的日益提高，企业逐渐向经营多元化、规模巨大化发展，客户需求呈现出个性化、多样化趋势，这使得越来越多的企业需要将原来的单个项目管理转变为项目群管理。然而，，多个项目同时进行的项目群存在着许多冲突问题，本文主要研究项目群下属多个项目的资源冲突问题，即如何合理地配置有限的约束资源，安排各个项目使用约束资源的时间及进度，从而优化项目群质量、项目群总成本、项目群总时间这三个项目群管理要素，进而提高项目群管理效益，提高企业项目群管理水平。 本文是在分析及研究了国内外相关参考文献及前人的研究成果的基础上展开的。首先简要阐述了项目群的概念及特点，探讨了项目群管理中可能遇到的问题，由此引出项目群资源冲突问题，并介绍了资源冲突形成的原因及资源优化配置现有的理论基础，同时还详细介绍了用来确定各项目权重的层次分析法，及建立资源优化配置模型的粒子群算法。层次分析法通过将最终的目标层层分解，进而计算出方案层各要素的相对重要性权重，而粒子群算法则是近年来发展起来的一种非线性函数的优化方法，是模拟鸟群捕食行为的一种群体智能算法，由于其具有简单、收敛速度快、可调参数少等优点，近年来被频繁用于解决多目标优化问题。本文通过建立资源优化配置模型，运用粒子群算法的智能计算过程，求解出最优的资源配置方案及其对项目群整体效益产生的影响。 最后本文引入了奥运“综合信息服务系统”作为案例验证整个算法的有效性，该项目群包含了“奥运综合信息服务系统”、“奥运村空间规划及物资信息管理系统”及“场馆运行管理信息系统”三个项目。通过计算准则层相对于目标层的重要性权重矩阵以及方案层相对于准则层的重要性权重矩阵，计算出各项目相对于项目群整体效益最优这一总目标的重要性权重，并结合粒子群算法实现项目群整体战略目标。
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP18;F284

【参考文献】

相关期刊论文 前10条

1 喻瑛;;多模式资源受限项目调度问题的混合遗传算法[J];东南大学学报(自然科学版);2008年04期

2 高明生,何建敏;单步比较法—网络计划中的一种优化方法[J];管理工程学报;1999年03期

3 张颖,汪定伟;多资源分配问题中GA的应用[J];沈阳工业大学学报;1999年01期

4 张连营,骆刚,鹿丽宁;遗传算法在工程项目资源优化中的应用[J];天津大学学报;2001年02期

5 庞南生;多资源网络计划均衡优化启发式方法研究[J];现代电力;1997年01期

6 葛震明;网络计划多资源综合协调——最迟完成时间(LFT)判断法[J];系统工程理论与实践;1993年06期

7 郭研,宁宣熙;利用遗传算法求解多项目资源平衡问题[J];系统工程理论与实践;2005年10期

8 白思俊;多资源约束的网络计划的启发式优化方法[J];系统工程理论与实践;1995年07期

9 寿涌毅;资源约束下多项目调度的迭代算法[J];浙江大学学报(工学版);2004年08期

10 王首绪,邬晓光,周建民;非数字并行算法对多种资源均衡优化的研究[J];中国公路学报;2001年03期

本文编号：2563104