發(fā)布時(shí)間：2020-05-26 03:09

【摘要】：大多數(shù)傳統(tǒng)的項(xiàng)目調(diào)度研究都是在一個(gè)確定性環(huán)境下進(jìn)行的,即活動(dòng)持續(xù)時(shí)間和資源需求等參數(shù)都是唯一的。然而,實(shí)際的項(xiàng)目環(huán)境充滿了不確定性、干擾和風(fēng)險(xiǎn),基于確定參數(shù)制定的進(jìn)度計(jì)劃在執(zhí)行時(shí),可能會(huì)與預(yù)期產(chǎn)生較大偏差,甚至變得不可行。魯棒項(xiàng)目調(diào)度作為解決不確定環(huán)境下項(xiàng)目調(diào)度問(wèn)題的有效方法,其目標(biāo)是產(chǎn)生一個(gè)具有較高的穩(wěn)定性、并具有一定抵抗不確定因素能力的調(diào)度計(jì)劃。本文首先對(duì)己有的魯棒性項(xiàng)目調(diào)度問(wèn)題進(jìn)行總結(jié)和歸納。然后建立基于分散緩沖的魯棒性項(xiàng)目調(diào)度基本模型,采用魯棒偏差性成本衡量計(jì)劃的魯棒性。為了描述不確定參數(shù),簡(jiǎn)要介紹不確定理論后,使用不確定變量表示不確定工期,并采用一種不確定模擬的方法計(jì)算魯棒性計(jì)劃求解過(guò)程中涉及到的多種不確定變量,如活動(dòng)實(shí)際開(kāi)始時(shí)間、活動(dòng)實(shí)際與計(jì)劃的偏差成本。分散緩沖是基于工期最短的基準(zhǔn)調(diào)度計(jì)劃,在各個(gè)活動(dòng)開(kāi)始時(shí)間之前插入。為了解決分散緩沖插入過(guò)程中出現(xiàn)的資源沖突問(wèn)題,提出一種改進(jìn)的資源流網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建啟發(fā)式算法,然后設(shè)計(jì)改進(jìn)的模擬退火算法優(yōu)化分散緩沖大小。實(shí)驗(yàn)選取PSPLIB標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)中的算例,通過(guò)控制不同的不確定水平、項(xiàng)目截止日期與邊際成本獲得實(shí)際項(xiàng)目數(shù)據(jù),測(cè)試改進(jìn)的資源流網(wǎng)絡(luò)算法與改進(jìn)的模擬退火算法能否有效制定出基于分散緩沖的魯棒性計(jì)劃。實(shí)驗(yàn)表明,改進(jìn)的資源流網(wǎng)絡(luò)與模擬退火分散緩沖算法可以制定較穩(wěn)健的魯棒性計(jì)劃。實(shí)際的項(xiàng)目管理更多情況下是多目標(biāo)決策問(wèn)題,本文建立工期最小化與魯棒性成本最小化的雙目標(biāo)魯棒性調(diào)度模型,并使用改進(jìn)的多目標(biāo)進(jìn)化算法NSGA-II求解。根據(jù)支配關(guān)系和擁擠距離對(duì)可行解排序,改進(jìn)種群更新策略,并提出一種局部搜索算子提高算法的優(yōu)化能力。實(shí)驗(yàn)采用Hypervolume指標(biāo)測(cè)試改進(jìn)的算法能否提高帕累托最優(yōu)解的質(zhì)量,并設(shè)計(jì)其他指標(biāo)測(cè)試多目標(biāo)進(jìn)化算法求得最優(yōu)解的質(zhì)量:。實(shí)驗(yàn)表明,所設(shè)計(jì)算法可以求得較好的帕累托最優(yōu)解。
【圖文】：

戶巨sxc各活動(dòng)針劃開(kāi)始時(shí)間年〔分散緩沖大小

索算子提高搜索能力。逡逑４．３．１改進(jìn)的種群更新策略逡逑圖４－１表示一次迭代中種群的更新過(guò)程。逡逑更新過(guò)程中采取精英保留策略，即保留父代中的優(yōu)良個(gè)體直接進(jìn)入子代。具體步驟逡逑為：逡逑（１）
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP301.6

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2681191