网络计划问题算法研究及其在实际中的应用【文献综述】

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1、毕业论文文献综述数学与应用数学网络计划问题算法研究及其在实际中的应用网络计划技术是随着现代科学技术和工业生产的发展而产生的，20世纪50年代后期出现于美国，目前在工业发达国家已广泛应用，成为一种比较盛行的现代生产管理的科学方法，可以运用计算机进行网络计划绘图、计算优化、分析和控制。许多国家将网络技术用于投标、签订合同及拨款业务；在资源和成本优化等方面应用也较多。美国、日本、德国和俄罗斯等国建筑业公认为是当前最先进的计划管理方法。由于这种方法主要用于进行规划、计划和实施控制，因此，在缩短建设周期、提高

2、工效、降低造价以及提高生产管理水平方面取得了显著的效果.面对日益激烈的市场竞争,企业对市场的快速反应能力直接关系到企业发展的成败与兴衰。这就要求企业在竞标之时预算出产品的最短可行合同期;在施工制造之时工艺流程在时间上的安排要求工序紧密衔接,以求得最短的生产周期。由此运用而生了各种辅助软件及技术,网络计划技术便是其中一种。随着在建筑工程进度管理中应用的越来越广泛,网络计划技术的使用已经不局限于建筑行业。本文就网络计划技术在生产中的运用为例浅谈其组织与管理效力。（一）国外文献综述H.KhademiZar

3、e,S.M.T.和FatemiGhomi*,B.Karimi在文章中提出一个实际的以及适当的运算被提供在不确定的情况下为了分批生产计划。用不同的方法生产分批的产品计划正在面临不确定，因此特定的技术被要求来决定他们的产品计划纲要。结合模糊逻辑来定义产品计划以及不确定性的结果的网络模型是合适的工具来解决分批生产计划模型。在这篇论文中，每个活动的开始参量，每个活动的持续时间以及产品生产的网络循环被定义为三角模糊数，并且产品计划的结果被定义为模糊集合。在这片论文中，包括前面的模糊的CPM网络计算被呈现。这个

4、运算的结果是一个模糊分批生产计划。这个方法比现在决定方法的生产计划纲要要更加实际，有很少的计算，有升级和改造的能力。ZHANGGuoqiang,LUJian在文章中也提出了网络设计问题是由道路网络计划得以提升的。对于网络计划问题的算法的研究对于交通运输计划的工程实践是有实际重要的。这篇文章总结了网络设计问题并且解释了对于网络计划问题的算法的研究的复杂性和重要性。作为主要的研究学科，bi级别的程序的数学模型的结构特征已经对于连续的网络设计问题被分析。基于这个现代遗传算法，一个新的算法已经被设计出来特别

5、的来解决连续网络设计问题。采用这个连续网络设计问题作为一个例子来确认，不仅算法有非常好的集合特征，而且算法的最好的解决方法是可信的。这篇文章的方法和观点也可以被应用于其他形式的连续网络设计问题。（一）国内文献王立可和孔大明（2010）提出网络计划技术既是一种科学的计划方法，又是一种有效的生产管理方法。目前水电厂运行生产方面，依然是依据历史经验进行管理。尝试应用网络计划技术分析丰满水电厂的运行生产管理，得到了统筹结果，为提高水电厂运行管理水平打下基础。唐凯和武富庆（2010）提出了针对施工问题，利用网

6、络计划技术对施工作业的时间关系进行了描述。鉴于问题的复杂性，将网络转化成数学方法，建立双目标规划模型，同时采用了模糊数学方法，对模型目标函数进行模糊处理，进而实现对施工的时间、费用优化求解。程宁宁，毛历鹏，包继刚和马巨涛（2010）提出了网络计划技术是一种进度管理的有效技术。随着其在工程建设中应用的日益广泛与深入,它的应用延伸到了各个领域。本文介绍了网络计划技术的主要内容并以制造业的应用为例进行了浅析。丁新平，张怀亮，杨瑞提出了：实践证明，用网络计划技术来安排施工进度计划，在提高建筑企业施工管理水平

7、缩短工期、提高劳动生产率和降低成本等方面效果显著。本文分析了我国网络计划技术应用存在的问题，并提出了一些有益的建议。马德慧（2010）提出了：结合自身工作实践，阐述了网络计划在施工过程中的必要性，对网络计划在实际施工时执行过程中的缺陷和不妥进行了分析与探讨，对其如何改进及进行调整提出了建议，以期更好地指导施工。倪洁提出了工期优化过程中主要问题是初始网络计划关键西路的判定及压缩过程中新关键路线的判定，针对现有方法计算量大，设计概念多，理解不便的缺点，在借鉴Dijkatra算法的基础上提出了一种新方法，

8、给出关键线路的判定压缩过程中新关键路线的原理和步骤，最后结合算例加以说明。李少宏（2009）提出了由于业主对工程项目招标业务不熟悉，组织、管理工作不到位，导致招标工作无法按时完成。通过分析招标活动中各项工作的内在联系和规律，提出利用网络计划技术对招标活动进度控制，确保招标工作按时完成。安成莲（2010）提出了分析多品种、小批量生产的企业的特点，介绍网络计划在项目管理中的优势，重点介绍网络计划制定过程及要点梁国希（2010）介绍了遗传算法基本理论，并采用遗传算法进行最优