固定资源约束下的网络计划进度优化方法研究_1

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1、从本学科出发，应着重选对国民经济具有一定实用价值和理论意义的课题。课题具有先进性，便于研究生提出新见解，特别是博士生必须有创新性的成果固定资源约束下的网络计划进度优化方法研究如何制定进度计划一直是各种行业中非常重要的问题。制定进度计划的主要目的是在一定的资源约束下使工期最短，或者是在工期一定的约束条件下使资源消耗最小。由此自20世纪60年代以来随着运筹学的发展产生了很多相关的研究成果，近期的研究主要围绕固定资源约束下的进度计划制定而展开。BoulEiman和Lecocq提出了一类模拟退火算法以有效得对工作节点进行排序[1],Rolf等学者运用拉格朗日松弛提出了一种基于最早开始时间的整数

2、规划方法对进度计划进行优化[2].然而相关的大多数研究是从传统的“机器排序”问题演变而来，并不很适用于解决工程项目中的进度问题。工程项目的进度计划与传统的“机器排序”问题有着较大差异：一是工作节点有着明确的先后作业顺序并且一般不能改变，例如房屋的修建必须是从基础开始。二是工作节点的作业时间有着较大的不确定性，由于气候、设计等因素造成的工期变化极为常见。三是由于工程项目进度计划的时间窗单位比较大，所以最初的进度计划制定没有像一般的制造加工业那样要求精确。因此工程项目中的进度优化集中于研究对资源如何进行分配，而不是各工序之间的作业次序调整。1、网络计划优化课题份量和难易程度要恰当，博士生能

3、在二年内作出结果，硕士生能在一年内作出结果，特别是对实验条件等要有恰当的估计。从本学科出发，应着重选对国民经济具有一定实用价值和理论意义的课题。课题具有先进性，便于研究生提出新见解，特别是博士生必须有创新性的成果现代的工程项目都是应用基于CPM和PERT的网络计划技术作为计划、分配、控制的重要手段和工具。最常见的网络计划进度优化方法是强制缩短法，即采取措施使网络计划中的某些关键工作的持续时间尽可能缩短[3].目前关于工期进度优化方法的研究思路也集中于不断改进强制缩短法，力求在优化项目工期的同时，使所增加的额外成本最小。吴育华等学者提出了割集平行路线差额法解决工期优化的算法[4]，刘津明

4、运用“最大流最小截”理论研究了工期一成本非线性变化时工期优化的算法思路[5].随着现代信息技术的日益成熟，使用Managementscientist等软件可以非常迅捷的求出基于上述强制压缩法进行进度优化的最优结果[6].强制压缩法要求必须从外界投入新的资源到关键线路的工作节点中，然而在现实工程项目建设中经常缺乏多余资源，这就要求利用网络计划中非关键工作的既有资源进行工期优化，解决所谓的赶工问题。基于上述思想，本文对单代号网络计划中固定资源约束下的工期优化算法进行探讨。、算法思想课题份量和难易程度要恰当，博士生能在二年内作出结果，硕士生能在一年内作出结果，特别是对实验条件等要有恰当的估计

5、。从本学科出发，应着重选对国民经济具有一定实用价值和理论意义的课题。课题具有先进性，便于研究生提出新见解，特别是博士生必须有创新性的成果利用非关键工作的既有资源进行工期优化，就是利用非关键工作的时差，抽调其中的部分资源用于加强关键工作，以缩短关键工作的持续时间，使工期缩短〔3].利用关键线路的转移进行工期优化的最终结果，是使网络计划中出现尽可能多的关键线路，或者是关键线路的工期与次关键线路的工期差值最小。即当原关键线路的工期经过优化达到设定缩短的工期目标时，就认为工期优化已达到期望。利用关键线路的转移优化工期，必须先明确关键线路上有可以压缩的关键工作，非关键工作节点有关键线路上可压缩工

6、作节点压缩所需的资源，并且这种资源可以分割转移。非关键工作节点上的资源转移会延长其自身的工期，而关键线路上的工作节点接受了转移的所需资源后会缩短计划工期，从而缩短项目的整体工期。根据资源输出和输入节点的位置，原网络计划中的所有线路工期有可能出现不同程度的延长或缩短，但压缩后的原关键线路工期不能小于次关键线路工期。同时，工作节点上资源的输出或输入量也受到最小资源需求用量和最大压缩时间的约束。因此，将非关键工作中的资源转移到关键线路上的工作中进行工期优化，要解决如下问题：如何选择进行资源输出的非关键工作节点，各非关键工作节点输出多少资源，以及如何选择关键线路中的资源输入节点，各压缩节点输入

7、多少资源。、算法模型.1前提假设为简化研究，进一步假设网络计划的所有节点中只有一种可以分割转移并且影响课题份量和难易程度要恰当，博士生能在二年内作出结果，硕士生能在一年内作出结果，特别是对实验条件等要有恰当的估计。从本学科出发，应着重选对国民经济具有一定实用价值和理论意义的课题。课题具有先进性，便于研究生提出新见解，特别是博士生必须有创新性的成果工期的资源。以往的大部分工期优化研究都是基于成本费用和工期之间的关系，通常项目所需的各种资源也能转化