基于动态资源权重的多技能项目调度启发式算法

多技能资源受限项目调度问题中,一个资源可同时具备多项技能,相较于传统的单技能项目调度,其资源分配对调度计划的工期影响程度更大,因此在对多技能项目进行排程时更加重视资源的分配.基于此,从资源视角提出一种启发式算法求解工期最短的调度计划.算法以并行调度为主体,并设计一种动态资源权重计算方法,在每一决策点,首先采用二分图最大匹配法确定当前可排活动集,而后将动态资源权重值作为调度过程中资源分配的依据,其核心思想是将资源灵活度高、对后续活动影响大的资源留置,以待下一决策点调用.最后,为验证算法有效性,对不同参数设置下的算例进行实验,结果表明,相较于随机资源分配算法和静态资源权重算法,新算法具有明显优势.     

基于改进蚁群算法的项目组合工期-成本优化

战略导向下的项目组合工期-成本优化是现代企业进行多项目管理所面临的重要问题之一,对企业实现资源效益最大化有着至关重要的促进作用。以战略导向下的项目组合工期-成本综合值最小化为研究对象,提出了优化组合项目中工序选择和执行次序的数学模型,在引入自适应权重法、调整信息素系数和混沌扰动变量的基础上,设计了求解该优化模型的改进蚁群算法。通过实例运算表明,改进后的蚁群算法,能够有效地提高算法全局搜索寻优能力和收敛速度,在求解战略导向下的项目组合工期-成本优化问题方面有较强的鲁棒性和实用价值。     

非线性关系下的工程项目工期—成本—质量综合优化*

工期、成本和质量是工程项目管理的主要内容,三者相互依存、相互影响,需要综合考虑。将工程项目间接成本和提前投产效益的上下限平均分摊到各工程活动中,构建各工程活动综合成本与持续时间之间、工程活动质量与持续时间之间的非线性关系,利用多属性效用函数理论建立项目工期—成本—质量综合优化模型,并用遗传算法求解。最后通过案例说明本文的优化模型不仅有效缩短了项目工期,还降低了项目成本,提高了工程质量。     

资源约束的工期-费用-质量综合均衡优化

工程项目优化管理问题,在综合考虑项目更新资源约束、项目工期以及项目直接费用和间接费用的情况下,为了优化控制和调试,采用已挣得质量价值(EQV)实现对项目质量的量化分析,利用多属性效用函数对项目的工期、费用、质量三大目标进行综合均衡优化,并建立多模式优化模式.优化结果可以帮助承包商更好地控制项目进度,并根据不同关注点做出工期、费用和质量的综合平衡决策.应用改进遗传算法对模型进行优化求解,进行仿真验证了模型和方法的有效性,可为实际应用提供依据.     

基于特征项权重评估模型的英语试题关键词抽取算法研究

为提高英语试题数字资源的检索效率,提出一项基于特征项权重评估模型的英语试题关键词抽取算法。该算法主要由词同现因子、词长因子、位置因子、词频因子和特征项权重调节系数所组成。为提高该算法的通用性水平,研究还通过遗传算法对该模型的权重调节系数进行训练,并将权值优化后的算法应用于全国大学生英语四级考试试题的关键词抽取实验中。实验研究发现,研究所提出的特征项权重评估模型算法在各类英语试题的关键词抽取中均取得了良好的应用效果,平均准确率、平均召回率和平均F-measure三个方面的指标均高于TF-IDF算法和KEA算法,具有一定的应用价值。     

基于广义资源日历约束的项目资源调配优化问题

资源受限项目调度问题(RCPSP)是最具代表性的项目调度问题之一,针对实际情况中考虑资源投入的必要性,建立一种以资源投入为变量的基于广义资源日历约束的项目调度优化模型.首先,引入组合优先关系的概念对广义资源日历的概念和具体内容进行整合和完善,为了避免传统网络图在表示组合优先关系时出现的网络循环等弊端,使用节点表示活动开始和结束的瞬时状态改进节点网络图;其次,考虑活动优先关系、活动持续时间、不可更新资源总量和资源日历约束,以项目工期最短和项目成本最小为优化目标,运用CP优化器求解所建立的多目标优化模型;最后,通过设计仿真算例并进行数值实验验证模型的准确性和高效性.     

面向建材装备集团制造的分布式多项目资源调度

针对建材装备集团项目执行过程中存在的项目内和项目间多类别资源协同共用现象,提出并行调度机制下考虑多类别资源转移时间和转移成本的分布式多项目资源调度问题,以最小化资源转移成本和项目执行工期为目标建立问题的数学模型.为改善进化算法在局部搜索能力方面的不足,提出将禁忌搜索与进化算法相结合,构造一种内嵌禁忌搜索寻优搜索的多目标混合进化算法,在保证算法全局搜索能力的前提下提升局部精确搜索能力.同时,考虑资源转移成本和时间对任务选取的影响,改进任务选择的优先权值,提出并行调度机制下资源转移冲突消解策略.数据实验表明,所提算法能够有效避免不合理的资源转移,在求解质量方面具有良好的性能.     

工程项目工作流的Petri网表示及模型建立

根据工程项目产品实现过程与工作流组成的相似性,将工程项目的微观工作任务分解为基于工作流管理范畴的一个有机活动的操作序列。引入赋时Petri网和着色Petri网分别对项目活动的工期、项目所需的资源等属性进行描述,建立基于赋时着色Petri网的工程项目工作流模型,并分析资源配置规则和资源调用过程,为项目多活动、多任务间的协同管理打下基础。     

基于关键路径法的软件过程控制模型

为了增强软件过程控制能力,保障软件产品质量,提出一种基于关键路径法的软件过程控制模型。该模型以过程活动间的网络拓扑结构为基础,在确保工期和关键路径上资源需求的条件下,控制其他活动的开始时间,使得过程中所需的总资源耗费较少,且在此耗费下各活动开始时间较早。在最优耗费的约束下,还给出了一个基于资源竞争链的浮动信息更新算法,以便更新各活动的浮动信息。最后,用实例验证了所提模型的有效性和可行性。     

基于活跃度的众包工作者信誉模型

针对现有众包系统不能有效地控制众包交互过程中工作者的活跃积极性和任务完成质量的问题,提出了一种基于活跃度的工作者信誉模型来实现众包平台的质量控制。该模型改进了平均信誉模型,从工作者活跃度和历史信誉值的角度提出了活跃因子和历史因子的概念。首先根据众包工作者最近30 d内参与众包活动的天数计算工作者的活跃因子;然后根据历史因子计算众包工作者的历史信誉值;最后根据计算出来的活跃因子和历史信誉值计算基于活跃度的工作者信誉值,以衡量众包工作者的工作能力。理论分析和测试实验结果表明：与平均信誉模型相比,根据基于活跃度的工作者信誉模型选取的众包工作者在任务完成质量上提高了4.95%,在任务完成时间上减少了25.33%;与基于证据理论信任模型相比,在任务完成质量上提高了6.63%,在任务完成时间上减少了25.11%。实验结果表明,基于活跃度的工作者信誉模型在实际众包项目中能够有效提高众包任务的完成质量,减少众包任务的完成时间。     

Concepts for dynamic scheduling in the laboratory

Different concepts related to dynamic scheduling are discussed in this report. It starts with the workflow, workflow components, and their process relationships at the laboratory workbench level. This report also describes the control and data flow within a typical dynamic scheduler. The workflows are expanded by technical functionality that usually is hidden from end users. The working plan is calculated and optimized by the scheduling algorithm and finally is executed on the workbench. Error handling, maintenance, and rescheduling are also addressed.These concepts are bundled to a software system that accepts different samples with different workflows. To optimize the schedule, different scheduling runs must be generated and compared. This is a sensitive issue. The result's quality correlates with the calculation time. Longer computation implies higher quality, but scheduling runs that are too long is counterproductive. They worsen optimization results and squander available resource time. After a scheduling run, the sample activities are processed in parallel on the automated laboratory workbench.Software components using most of these concepts have been developed by the author as part of a larger, ongoing project.     

(DP)SM: A dynamic approach to resouce constraint project scheduling

The purpose of this paper is twofold, first to introduce and evaluate a dynamic priority scheduling model developed in this research for solving the resource constraint project scheduling problem, second to introduce an improvement made upon the first model by cross breeding Dynamic Programming with the Dynamic Priority Scheduling Method (DPSM). The second model called Dynamic Priority Dynamic Programming Scheduling Method [(DP)²SM] aims at optimising the staged resource allocation decisions in DPSM. DPSM divides a project into phases (cycles) the length of which depend on the duration of the project and the period of clock cycle selected. The scheduling process starts by allocating resources to the first phase/cycle using a variety of policies, then the best schedule is selected based on an objective function. The process continues till all the activities are scheduled. In DPSM the interaction between phases is ignored while the decisions of each phase or cycle will affect all the remaining phases. Using (DP)² SM it may be possible to improve the quality of a schedule and reduce the duration of a project by optimising the overall project schedule.     

离散人工蜂群算法求解资源时变的项目调度问题

针对资源量随时间变动的项目调度问题提出了一种新的离散人工蜂群求解算法。算法食物源的位置采用基于任务排列的编码方法,并提出一种可以保持解的离散性和可行性的候选食物源生成方法。仿真结果表明,该算法能有效地求解资源时变的受限项目调度问题,研究发现在保持资源总量不变甚至减少的情况下,通过调整资源配置能够显著缩短项目工期,可见资源配置优化在项目管理中的重要作用。     

Using meta-heuristics for project scheduling under mode identity constraints

Mode identity and resource constrained project scheduling problem (MIRCPSP) is a substantial generalization of the well-known multi-mode problem. It arises when certain activities in the project are interdependent. That is, the set of all activities in the project are partitioned into disjoint subsets where all activities forming one subset have to be processed in the same mode. This paper addresses project scheduling problem with resource and mode identity constraints to minimize the project makespan. This problem is strongly NP-hard and three meta-heuristic algorithms namely imperialist competitive algorithm, simulated annealing and differential evolution are proposed to solve it. In order to improve the quality of the employed algorithms a local search and learning module is combined with the meta-heuristic algorithms. The performance of the algorithms is evaluated on 180 test problems by statistically comparing their solution in term of the objective function and computational times. The obtained computational results indicate that the integration of the learning module and the proposed algorithm is efficient and effective.     

基于收益的软件过程资源调度优化方法*

软件项目管理人员须对软件过程中的各种资源进行优化调度,但依靠主观判断和个人经验的资源调度方法具有不稳定性和不可靠性,需要提供客观可靠的软件过程资源调度方法和工具。基于收益的资源调度优化方法通过对软件过程的资源调度进行建模,描述和定义投入资源产生的收益,分析软件过程中活动、资源和收益的各种约束关系,采用基于动态规划的优化算法以较高效率完成资源调度,使资源在软件过程中有效利用。     

舰艇编队重叠子网联合无线资源调度算法

无线资源调度技术是无线网络对用户提供服务质量保障的关键。层次分析的跨异构子网联合无线资源调度算法以编队通信需求为基础,综合考虑了跨异构子网端到端传输性能最优化问题,通过层次分析法建立了跨异构子网联合资源调度模型。在此模型基础上,求解了各方案的灰度关联系数,得出了跨异构子网无线资源调度优化算法(AHP-WRA)。对AHP-WRA算法、随机接入(RA)算法和高带宽优先(HBA)算法进行了对比仿真,仿真结果表明,在系统有效吞吐量方面AHP-WRA算法明显优于其他两种算法。     

基于过程Agent的人力资源调度方法

为了根据人力资源及项目信息进行资源调度,基于过程Agent的人力资源调度方法通过对软件过程中的人力资源建模,描述和定义了任务(目标)及联合体投标模型,并根据用户对目标的偏好生成调度计划,能够为软件企业在人力资源优化调度、项目进度安排等方面提供决策支持,进而提高软件企业的项目管理能力和资源利用效率.最后通过一个实例表明了该方法的可行性和有效性.     

A study of combining heuristics for scheduling projects with limited multiple resources

The main objective of this study was to find a simple and quick procedure on the microcomputer for scheduling activities of a constrained multiple resource single project network that would minimize project duration. From this research there are two different types of results presented. First, a combination of simple heuristics which find the average of the minimum project durations for the constrained resource problem is presented. This combination not only supports the previous research on successful simple heuristic methods which set the priorities for constrained resource problems, but also produces results which are significantly better than those obtained by single heuristics. Second, a procedure for determining this combination of heuristics is introduced. A computer algorithm, COMAL, was developed for this study with constrained resource problems, but in the future its use may be expanded into other fields.     

Limited-resource scheduling by generalized rule-based system

A general paradigm for solving resource allocation, time-tabling, and scheduling problems is presented. The paradigm is based on an expert system approach, which looks for a feasible solution that satisfies the problem's real-life constraints. The new paradigm includes generic concepts for resources, activities, constraints, and allocations. The general control strategy of the new paradigm is suitable for a large family of resource allocation and time-tabling problems. This control strategy includes three parts that deal with allocation, constraint checking, and changes to allocations.

The proposed paradigm was tested on three real-world problems: crew assignment to air force missions, class scheduling for a university department, and time-tabling of final examinations for the faculty of natural sciences. All cases were solved well in a few minutes of central processing unit time, by Prolog-based systems that implemented the proposed paradigm. These case studies are described in the paper in some detail, and an overall evaluation of the methodology is given.     

基于改进NSGA-II算法求解多目标资源受限项目调度问题

资源受限项目调度问题(resource constrained project scheduling problem, RCPSP)要求在满足相关约束的条件下安排各活动开始时间,从而达到某一目标的最优,具有很强的应用背景,并受到众多学者的广泛关注.经典的RCPSP模型以最小化项目工期为单一目标,忽略了资源使用率等因素对项目整体的影响,使其与实际应用仍有较大差距.基于经典的RCPSP模型,引入最优资源均衡为另一目标,将模型扩展为多目标模型,丰富了RCPSP模型的应用场景.同时,考虑到新模型中各活动间存在大量的控制关系,使用传统的启发式多目标算法需要耗费大量的时间对不可行解进行判断,求解性能较低,提出一种新的算法框架NSGA-IIs.该算法框架基于活动间控制关系将各活动分成若干子集,并在初始化和交叉变异等阶段以子集为基本单位产生新的个体,能够较好地避免不可行解的产生,提高算法的效率.使用解集覆盖度作为评价指标,通过实例数据集的实验表明,与已有的求解RCPSP的经典算法相比,所提出的算法具有明显的优越性.