具有质量差异的项目支付进度问题研究——以软件项目为例

目前带有惩罚结构的项目支付进度模型通常以时间或成本为激励因子,来约束承包商保证进度和节约成本,未考虑质量因素对支付进度的影响。质量是项目管理的主要目标和决定项目成败的关键因素,研究质量对项目支付进度的影响有助于激励承包商提高表现从而保证项目质量。以软件项目为例,以软件产品质量为激励因子, 分别从承包商和客户的角度构建现金流净现值最大化为目标的项目支付进度优化模型,分析承包商表现水平及风险规避对双方收益的影响。针对模型的特点设计了遗传算法和禁忌搜索算法的混合算法求解模型。最后通过算例分析表明, 质量激励因子对项目的支付进度和双方的收益均存在较大的影响,为双方协商支付进度提供决策支持。     

不同支付方式下的多模式项目支付进度问题研究

本文首先明确了研究的假设条件并对多模式项目支付进度问题（MPPSP）进行了界定;随后从承包商和业主两个角度构建了MPPSP的基本优化模型;鉴于支付方式的不同,将基本优化模型扩展为基于进展、基于时间和基于费用的MPPSP优化模型;最后,通过对一个算例的计算分析,讨论了支付方式对最优支付进度安排及合同双方收益的影响.     

基于不同奖惩机制项目支付进度优化:双重视角

奖惩机制会对合同双方的收益产生重大影响,本文基于承包商和业主的双重视角,对不同奖惩机制下项目支付进度优化问题进行了研究。首先对所研究问题进行界定,并分别基于承包商和业主视角构建了不同奖惩机制下的优化模型;基于模型的属性设计了模拟退火启发式算法;最后通过一个实例对比了承包商和业主在四种不同奖惩机制下收益的优化结果,并对其中的关键参数进行了敏感性分析。结果显示:不同的奖惩机制对承包商和业主的收益有较大影响;不同的奖惩强度也会影响承包商和业主的收益。通过对奖惩机制类型及强度的分析,可以为项目中奖惩机制的设置提供定量化决策支持。     

广义活动网络ETI支付进度计划问题的研究

优化ETI支付进度安排是消除承包商和业主由于进度安排原因而产生经济纠纷,实现双赢的最有效方法.本文分析了活动间广义时序关系的类型,建立了广义时序关系下活动间的约束关系;在考虑承包商和业主双方联合收益要求的基础上,提出了双方的净现值按同比例减小的折衷原则,构建了广义活动网络在ETI支付方式下的支付进度计划模型;最后通过一个算例进行了分析,验证表明该优化模型具有较好的有效性和实用性.     

一种求解柔性资源约束前摄性项目调度问题的启发式算法

在不确定环境中,一个具有较高鲁棒性的进度计划可以保证项目的稳定实施。考虑到现实中资源可能具有多种技能,会对制定鲁棒性较高进度计划的过程产生影响,因此本文研究了柔性资源约束下前摄性项目调度优化问题。首先界定研究问题;然后从鲁棒性最大化的视角出发,构建了研究问题的优化模型,在对模型进行分析的基础上将其分解为经典鲁棒优化和资源技能分配两个子模型;随后设计了求解问题的基于削峰算法的启发式算法;最后用一个实际案例验证了算法有效性,并分析了关键参数对进度计划鲁棒性的影响,得到如下结论:项目进度计划鲁棒性随着项目工期的延长、资源可用量的增加或资源柔性的提高而增大。     

乘用车物流运输计划问题的建模研究

首先针对不同类型、数量乘用车的物流运输问题,构建整数线性规划模型,并对模型进行逐层优化求解,通过MATLAB编写通用程序实现计算;在此基础之上,为解决不同目的地的运输要求,采用启发式逐层优化算法进行求解;最后考虑多因素的实际问题,建立分层划分模型,提出构造型分层划分启发式算法求解.计算表明,所建模型计算结果良好,实现了对乘用车物流运输计划问题的优化.     

基于决策者风险偏好的模糊鲁棒性项目调度优化

不确定条件下模糊鲁棒性项目调度计划的生成受决策者风险偏好影响。本文研究模糊活动工期下考虑决策者风险偏好的鲁棒性项目调度优化问题,目标是合理安排活动开始时间,生成特定风险偏好下鲁棒性最大的进度计划。首先界定问题,构建优化模型;随后针对问题NP-hard属性和模型特点设计交替禁忌搜索启发式算法,求解得到不同风险偏好下满意的进度计划;最后用实例验证说明,并分析关键参数影响。结论如下：决策者风险偏好由规避转乐观时,项目冲突区间总和增多;截止日期、资源可用量较紧张时,风险偏好变化对冲突区间总和变化影响更大;风险偏好乐观时,截止日期变化对冲突区间总和变化影响更大。研究成果可为不同风险偏好决策者在不具历史数据的高不确定环境中制定合理前摄性计划提供决策支持。     

求解资源约束项目调度问题的启发式算法综述

本文综述了求解RCPSP的启发式算法.首先在对各种优先权规则进行归纳的基础上,概述基于优先权规则的RCPSP启发式算法研究现状;其次,综述项目进度的表述方式及常用超启发式策略,汇总求解RCPSP的超启发式算法的研究成果.此外,简要介绍除上述两大类启发式算法之外的其他几种启发式算法;最后,对全文进行总结,并指出该领域几个有希望的研究方向.     

基于里程碑支付的多模式多项目现金流平衡调度优化

现金流入与流出的动态平衡,对于承包商平稳实施项目具有重要的现实意义。本文基于这一实际背景,研究了在里程碑支付条件下,活动具有多种执行模式的多项目现金流平衡调度问题。首先,在对研究问题进行界定的基础上,构建了多模式多项目现金流平衡调度优化模型并提炼了模型的基本性质;其次,针对问题的NP-hard属性,开发了禁忌搜索启发式求解算法,根据问题性质提出算法的改进措施;最后,用一个实际案例对模型和算法进行了验证,得到如下管理启示：基于最大现金流缺口发生时段,适当延后相关里程碑活动的完成时间或调整相关非里程碑活动的开始时间,同时,根据现金流分布合理平移部分单项目的进度计划,能实现现金流出与流入的最佳匹配并有效减小最大现金流缺口。     

基于分阶段求优的IT项目进度计划方法

本文针对IT项目实施过程的不确定性和项目资源的动态性，提出了一种基于分阶段求优的IT项目进度计划方法。该方法根据关键路径法将项目划分为着干个阶段，每个阶段视为一个独立的任务，对每一个独立的任务建模并抽象化为一个马尔可夫决策过程，利用动态规划的方法对每一个任务求解最优调度策略，以最小化该阶段的期望费用，为制定IT项目进度计划提供依据。     

Four Payment Models for the Multi-Mode Resource Constrained Project Scheduling Problem with Discounted Cash Flows

In this paper, the multi-mode resource constrained project scheduling problem with discounted cash flows is considered. The objective is the maximization of the net present value of all cash flows. Time value of money is taken into consideration, and cash in- and out-flows are associated with activities and/or events. The resources can be of renewable, nonrenewable, and doubly constrained resource types. Four payment models are considered: lump sum payment at the terminal event, payments at prespecified event nodes, payments at prespecified time points and progress payments. For finding solutions to problems proposed, a genetic algorithm (GA) approach is employed, which uses a special crossover operator that can exploit the multi-component nature of the problem. The models are investigated at the hand of an example problem. Sensitivity analyses are performed over the mark up and the discount rate. A set of 93 problems from literature are solved under the four different payment models and resource type combinations with the GA approach employed resulting in satisfactory computation times. The GA approach is compared with a domain specific heuristic for the lump sum payment case with renewable resources and is shown to outperform it.     

项目鲁棒调度的资源分配启发式算法研究

合理的资源配置是提高项目调度鲁棒性一种有效的方法。本文针对项目鲁棒调度问题,提出了Max-PRUA资源分配启发式算法,以期通过生成鲁棒性高的资源分配方案来提高调度计划的鲁棒性。本算法设计了最大化利用优先关系和不可避免弧传递资源的资源分配两项策略来传递最大资源量,以减少由额外约束传递的资源量,降低对项目调度鲁棒性的影响。为寻优最优资源分配方案,配合局部搜索算法,本算法构建了动态活动组GRA,通过对组内活动顺序重排以生成多种资源分配方案,以利于从解空间中寻优出最佳的鲁棒性方案。最后通过大量的仿真实验验证和与其它算法进行比较,结果表明本算法对于不同规模和不同因素影响的项目均有较好的适应性,生成的资源分配方案对调度计划鲁棒性影响较小,是一种有效的算法。     

广义优先关系约束下Max-npv项目调度问题及其遗传算法

以往Max-npv项目调度问题的研究都假定活动之间的关系为单一结束-开始类型,现实中活动之间关系复杂多变,因此,将广义优先关系引入Max-npv项目调度问题中,构建了广义优先关系约束下的Max-npv项目调度模型。针对该优化模型设计了一种双层遗传算法,外层遗传算法负责任务执行模式的优化,内层遗传算法负责任务调度的优化。在内层遗传算法中,采用任务开始时间之差作为新的编码方式,大大简化了交叉变异算子,针对网络图中的环状结构设计了修复算子,确保了编码的有效性。通过一个算例对算法进行了测试,实验结果验证了算法的有效性。     

带调整时间的一类排序问题

进一步讨论带磨损因子的排序问题,在相应问题中对工件j,j=1,2,…,n,引入了调整时间sj,它同磨损因子bj一样同该工件何时加工无关.要求适当排列这n个工件的加工顺序,使目标函数值达最小.给出了加工全程、完工时间之和及JIT问题在引入调整时间下的最优算法.     

不确定环境下基于时间、费用及鲁棒性权衡的多目标项目调度优化

项目调度中的时间和费用是两个重要的指标,而在不确定环境下进度计划的鲁棒性则是保证项目平稳实施的关键。本文研究不确定环境下的多目标项目调度优化问题,以优化项目的工期、鲁棒值和成本为目标安排各活动的开始时间。基于此,作者构建多目标项目调度优化模型,将模型分解为三个子模型分析目标间的权衡关系,然后设计非劣排序遗传算法进行求解,应用精英保留策略和基于子模型权衡关系的优化策略优化算法,进行算法测试和算例参数敏感性分析。最后,应用上述方法研究一个项目实例,计算得到非劣解集,实例的敏感性分析结果进一步验证了三个目标间的权衡关系,据此提出资源的有效利用策略。本文的研究可以为多目标项目调度制定进度计划提供定量化决策支持。     

活动执行时间可提前的多模式反应性项目调度优化

研究不确定活动工期下活动执行时间可提前的多模式反应性项目调度问题。首先对反应性研究现状进行综述;其次建立以最小化反应性总成本为目标的优化模型;随后基于问题特点设计禁忌搜索算法;最后通过具体案例分析关键参数对反应性成本的影响,并得出结论:执行时间提前得到的反应性成本及完工时间明显低于执行时间不可提前的结果;随着项目推进,总成本及影响的活动数量总体上呈减小趋势,但项目完工时间在某些时刻维持不变;对于工期增加较大的活动,将其本身或紧前活动提前启动,或将其转换至活动工期较短的模式可降低反应性成本。研究可为不确定环境下反应性计划制定提供决策支持。     

供应链环境下跨组织的PCPSP问题研究

在供应链环境下研究跨组织的资源受限项目调度问题,从项目调度整体效用最大化角度,考虑工期、成本和资源均衡对项目调度的影响。构建并剖析供应链环境下跨组织的资源受限项目调度模型,利用正态云模型中云滴的随机性与稳定性的特征改进遗传算法中交叉算子与变异算子的设置方式,并对模型进行数据模拟和算例分析。结果表明,以工期-成本-资源均衡为优化目标,不仅可实现供应链环境下跨组织的资源受限项目调度的效用最大化,且可缩短项目工期、降低成本并提高资源的利用率。