网络计划优化与资源平衡的智能交互模式的研究和应用

论文题目: 网络计划优化与资源平衡的智能交互模式的研究和应用

论文类型: 博士论文

论文专业: 技术经济及管理

作者: 周远成

导师: 乞建勋

关键词: 网络计划优化,资源平衡,智能交互模式,混合遗传算法,十字链表

文献来源: 华北电力大学（北京）

发表年度: 2005

论文摘要: 尽管目前国内外的项目管理软件非常多,功能也比较强,但在网络计划优化和资源平衡方面做得还远远不够,造成这种局面的主要原因是目前的网络计划优化和资源配置的理论和算法相对落后于实际的需要。为了完善项目管理软件的功能,使之更好地为国民经济做出贡献,网络计划优化和资源配置的智能交互模式的研究就势在必行。本博士论文有五个创新点,其中有两个理念创新,三个算法创新;两个理念创新分别是网络计划优化中最低成本加快方法的创新和资源平衡的创新,三个算法创新分别是十字链表在网络图中的高效使用、资源平衡的混合遗传算法和网络计划优化技术中顺序优化的编程模式与算法,这些创新成果能满足实际工作中对项目管理软件的更高要求。下面分别对这五个创新点加以简要描述: 最低成本加快方法是从每个工序的最小费用、正常时间开始,算出关键路线,然后选择费用率最低的关键工序进行工期压缩,以达到要求工期的目标或在一定约束条件下使工期最短。利用最低成本加快方法求决策方案时,没有区别各项关键工序的压缩对质量与安全的影响程度,只考虑了各决策方案中关键工序的工期和费用率,这样求出的解有时无法全面地反映工程的实际情况,算法结果可能与实际相差很大,因此无法优先压缩对工程质量和安全影响较小的关键工序的工期。本论文在这方面的创新是:用户通过输入特定环境下的参数对工期影响较大的一些因素如天气、设备、材料、人力等,压缩各工序的工期对工程的质量、费用和安全等方面的影响程度,进行综合考虑,选择一组最有利于工程实际施工的工序和压缩量,系统将用户决策反馈给计算机,进行一轮调整,并产生新一轮的智能交互,直至得到最后结果为止。目前国内外有关资源平衡的方法主要有图解法、公式判断法和遗传算法三种,无论使用这三种方法的哪一种都会出现如下的问题:如果使用的网络比较简单,同时需要进行平衡的资源数量很少,那么图解法和公式判断法都是可以使用的。因为即使资源日历已确定,但修改起来比较方便。如果使用的网络比较复杂,并且需要进行平衡的资源数量非常多,那么图解法、公式判断法和遗传算法就不再适合,因为这种事后调平衡的方法涉及的资源太多,要修改的资源日历也太多,因而资源的供需矛盾也就增多。鉴于此种情况,本博士论文提出了下面的新观念:我们认为资源平衡应该从资源本身入手,不要等到事后平衡,要在配置资源时就朝着资源平衡的目标努力,只有这样才能从根本上解决资源平衡的问题。无论是人力资源,还是稀缺设备资源,我们都给他们配上日历,只有当每个资源日历尽量均匀使用时,资源平衡问题才能得到彻底解决。正确的方法是:第一,确保资源库透明操作;第二,华北电力大学博士论文 II确保提供当时的网络计划参数;第三,确保灵活的查询方法。这样做既使资源平衡有了明确的目标,又可避免资源平衡与资源短缺的矛盾。资源平衡的混合遗传算法克服了过去的弱点,采用了合理的编码方法,建立了遗传算法的资源平衡模型,该算法首次考虑了资源日历,彻底解决了资源平衡与资源短缺的矛盾。它与资源配置的新观念具有同等重要的意义。网络计划优化的网络图是一种较为复杂的图,大多数平台软件都不提供图的表示方法,即使提供也只是提供图的简单表示方法,往往简单的表示方法不利于解决复杂问题。在查阅资料的基础上,经过深入反复的研究和试验,本博士论文利用十字链表开发出来的软件运行速度很快,而且简捷实用。在这过程中,我们改进和丰富了十字链表。本博士论文的算法创新主要表现在节点的高效删除上,过去的节点删除必须在删除所有与该节点相连的工序之后才能进行,我们现在的算法可以做到直接删除节点,在删除节点的同时,与该节点相连的所有工序也都自动被删除掉,这样就大大提高了修改网络图的效率。网络计划优化技术中的顺序优化理论具有国际先进水平,已有十多年的历史,但因编程困难,始终未能和实际有效地结合起来。顺序优化的编程是相当复杂的,之所以复杂是因为它不仅包含顺序优化,而且还包含因顺序优化而带来的网络图的调整。如果方法选择不当,编程就会陷入死胡同。本论文以带指定元素的三元行偶优化方法为例说明网络计划优化技术中顺序优化的编程模式与算法。为了使该论文的创新点更具说服力,我们在论文的第七章中专门论述了实际应用的效果。最后对本文的工作进行了总结,并提出了进一步的研究方向。关键词:网络计划优化,资源平衡,智能交互模式,混合遗传算法,十字链表

论文目录:

主要符号表

第一章引言

1.1 网络计划优化的发展

1.2 研究背景

1.2.1 当前主流项目管理软件的特点

1.2.2 目前主流项目管理软件存在的问题

1.3 研究对象的界定、研究目的和主要研究内容

1.3.1 论文研究对象的界定

1.3.2 论文研究目的

1.3.3 主要研究内容

1.4 论文贡献

1.5 论文结构

1.6 本章小结

第二章网络计划优化中的最低成本加快方法的智能交互模式与算法

2.1 问题的提出

2.2 网络模型及智能交互模式

2.2.1 网络模型

2.2.2 智能交互模式

2.3 次关键路线的编程算法设计

2.3.1 次关键路线的重要性

2.3.2 数据结构

2.3.3 计算并显示次关键路线

2.4 技术方案的综合评价

2.4.1 综合评价的概念

2.4.2 综合评价指标体系的建立

2.4.3 纯定量型指标体系综合评价模型与方法

2.5 工程实例

2.6 本章小结

第三章资源平衡的智能交互新理念

3.1 问题的提出

3.2 资源平衡的智能交互新理念

3.3 资源平衡的实现技术

3.3.1 资源配置的数据结构

3.3.2 人力资源库的设计

3.3.3 人力资源配置库的设计

3.4 本章小结

第四章资源平衡的混合遗传算法

4.1 遗传算法简述

4.2 遗传算法的历史回顾

4.3 遗传算法的特征及基本算法流程

4.4 混合遗传算法的特点

4.5 资源平衡的混合遗传算法

4.6 本章小结

第五章网络计划优化中网络图的高效算法

5.1 问题的提出

5.2 网络图的数据结构

5.3 网络图元素（节点和工序）的高效删除

5.4 网络图的高效保存与调入

5.5 网络图的多功能显示

5.6 本章小结

第六章网络计划优化技术中顺序优化的编程模式与算法

6.1 问题的提出

6.2 问题的一般表述及具体方法

6.3 数据结构与算法设计

6.4 本章小结

第七章系统开发与实际应用

7.1 网络计划优化与资源配置的智能交互框图

7.2 该软件的突出特点

7.3 使用该软件的环境

7.4 实际应用

7.5 本章小结

第八章结论和进一步的工作

8.1 博士论文研究的主要成果

8.2 研究工作展望

8.3 本章小结

参考文献

致谢

攻读博士学位期间发表的学术论文

攻读博士学位期间参加的科研工作

发布时间: 2005-06-29

参考文献

[1].基于计算智能方法的岩土工程与工程网络计划的应用研究[D]. 赵胜利.天津大学2004
[2].基于机动时间特性理论的CPM网络计划优化研究[D]. 赵岫华.华北电力大学2012

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