不确定资源传递时间下资源受限模糊多项目调度分析

《不确定资源传递时间下资源受限模糊多项目调度分析》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、-------第一章绪论任务。但是，这只是一种相当理想的状态，在实际的多项目调度过程中，在某项工序活动结束后，从该项工序中获得解放的资源通常需要消耗一定的时间才能够被传递至下一项工序再次使用，尤其是将资源从一个项目的某项工序传递至另一个项目的某项工序时。在此背景下，Kruger等人分析了在考虑资源传递时间的前提下，如何进行多项目调度的问题，为资源受限多项目调度问题的解决提供了新的思路。另一方面，目前多项目调度问题的分析多数集中于确定性环境下，所有的变量，如资源需求量、活动持续时间、资源的传递时间等都在项目正式开始实施之

2、前，就已经提前确定下来了。然而，不可避免地，项目的实施过程存在着各种不确定性，例如工序活动由于资源的供给、施工强度的不同以及施工环境的变化有可能被提前或推迟，资源的传递时间在其传递过程中会由于天气情况、交通状况的不确定性的影响而发生变化，等等。因此，由于项目调度过程中的这些不确定性，很难保证项目能够完全按照既定的调度方案顺利执行，甚至进一步导致项目的延期完工等问题。在这种情况下，将多项目调度的过程中资源传递时间等因素的不确定性考虑在内，对于多项目调度与项目的顺利执行就显得尤为关键了。1.2资源受限多项目调度问题的发展与

3、分析现状1.2.1资源受限多项目调度问题发展现状（1）资源受限单项目调度分析现状资源受限项目调度问题（ResourceConstrainedProjectSchedulingProblem,RCPSP）是项目调度分析中一类标准问题。该问题是指在一种或者多种资源可获得量的约束下，对项目中的各项工序或者活动进行统筹安排，以实现事先定义的项目目标。早期的项目管理中，PERT和CPM技术是较为成熟且被广泛应用的项目计划和控制工具[3]，但是这两种方法在使用过程中没有考虑有限资源对项目进度的负影响，无法在资源可获得量一定的条件下

4、得到合理的调度计划。在此背景下，资源受限项目调度问题应运而生。资源受限项目调度问题由于其普遍适用性，自提出起就备受关注，不同领域的专家与学者致力于通过其所在领域内的项目调度问题的分析，期望能够更好地利用有限资源，得到满意的调度计划，资源受限项目调度问题目前被广泛地应用于医学、审计、市场调研、软件工程、建筑工程、飞机及轮船制造等诸多领域[4-7]。资源受限项目调度问题包括单项目调度问题与多项目调度问题两类，目前的分析多集中于单项目调度分析。资源受限单项目调度分析最早是源于加工车间生产条件下调度的需要，车间调度问题的模型作

5、为项目调度问题的最初模型，为资源受限项目调度问题的提出和分析的开展奠定了基础，目前分析中将流动车间、2-----------第一章绪论开放式车间以及加工车间的调度问题作为资源受限单项目调度问题的一种特殊形式[8]。徐柏群、Liu和Wang等人从现金流优化的角度建立了资源受限项目调度模型。其中，徐柏群等人[9]通过将现金流转化为传统的净现值，建立了以净现值最大为目标函数的调度模型，并应用遗传算法实现了模型的求解；而Liu和Wang[10]从净现金流最大化的角度考虑承包商利润最大化，进而建立了资源受限的施工项目调度模型；并

6、通过应用组合优化算法，对单资源、多资源和资源组合情景下的项目调度模型进行了求解，验证了所建模型的适用性和有效性。不同于传统的以项目工期、成本和净现值最小化为目标的项目调度模型，该模型是从净现金流的角度保证项目调度计划的财务可行性，为单项目调度（尤其是融资项目调度计划）提供了一种新的分析视角和方法。关键链方法（CCM）也广泛应用于资源受限项目调度问题分析中。刘士新[11]根据资源受限项目调度问题的特点，分析了缓冲区的设置方法，为应用关键链方法解决资源受限项目调度问题的后续分析作了铺垫；罗荣桂[12]和龚俏巧[13]分别分

7、析了应用关键链方法解决资源受限项目调度问题的具体过程，其中龚俏巧还应用遗传算法对其过程进行了仿真；但这几位学者均没有提出一个基于关键链方法的资源受限项目调度模型。在其分析的基础上，而彭武良和王成恩[14]建立了基于关键链方法的项目调度优化模型，并提出一种混合遗传算法对该问题进行求解，测试结果证明了关键链方法能够有效地缩短项目工期。Elloumi和Fortemps[15]针对资源受限项目调度问题中，资源种类多局限于可更新资源这一问题，进一步分析了可更新资源与不可更新资源共同约束下的多模式项目调度问题，建立了以工期最小化为

8、目标函数的多模式项目调度模型，并通过将不可更新资源总量的限制条件转化为一个附加的惩罚费用目标函数，从而将问题模型转化为一个双目标的多模式项目调度模型。为避免该双目标调度模型在搜索过程中出现早熟现象，该分析还结合自适应网格提出了一种新的进化算法，并通过与其他元启发式算法的比较，证明了该算法的有效性。该模型放松了约束中的资源限制，将资