基于贪心策略的航天多项目资源冲突消解算法

为了解决当前航天多型号并举研制现状下的资源冲突消解问题,在获得多项目网络计划冲突域的前提下建立了一个数学模型,根据模型的特点提出一种基于贪心策略的多项目资源冲突消解算法。建立的模型同时考虑多项目冲突活动的总工期与各个但项目的冲突活动的总工期,与航天领域实际相结合考虑活动资源可剥夺与单个活动需要多个资源的情况下,对资源冲突进行消解,使得冲突影响范围影响最小,项目可以尽可能按原计划进行。以航天某项目计划为例验证算法的可行性,实验结果表明该算法可以有效地解决多项目资源冲突消解问题,具有一定的工程应用价值。     

基于组合拍卖方法的资源受限多项目调度

为求解资源受限多项目调度问题,提出了一种基于组合拍卖机制的项目资源分配方法.该方法将单位时段的单位资源看作拍卖品,引入动态资源价格,将单个项目进度计划看作一个组合拍卖品.要求单个项目进度计划在满足任务紧前关系与资源约束的前提下,既要减少项目误期赔偿.又要降低项目资源成本.通过逐步调节不同资源在不同时段的价格,引导各项目合理利用不同时段的资源,从而解决各项目之间的资源冲突,实现资源受限多项目调度问题的整体优化.通过实际算例,演示了该方法的资源调配过程,并通过数字实验验证了该方法的有效性.     

基于离散粒子群算法的资源约束下多项目资源优化方法研究

面向制造企业多项目管理中的资源优化配置问题,以资源作为决策变量展开研究,以整体工期优化为目标建立了资源优化模型,设计了一种用于求解可更新资源约束的资源优化配置问题的离散粒子群算法.新算法重新定义了基本粒子群算法中的速度、位置公式,使其适宜求解资源优化调度类离散问题,加快收敛速度,获得整体最优配置方案.应用研究表明本算法...     

基于资源推拉技术的多项目调度算法

为充分利用多个项目竞争的资源并缩短项目工期,提出了一种基于资源推拉技术的多项目调度算法.对资源在活动过程中的工作状态进行分析,并在分析资源推送和拉动的基础上,提出了基于资源推拉技术的冲突消解模型.针对该模型研究冲突检测的方法,并根据概率论方法对调度目标进行分解,从而通过定义资源冲突强度构建基于最小冲突强度和最小延迟时间的动态优先规则,实现了基于该规则的资源受限的多项目调度算法.运用数值算例说明了优先规则的有效性,并结合船舶分段生产计划的实例,进一步说明了该调度算法的可行性.     

柔性资源约束的资源水平项目调度问题

为解决单件企业对柔性资源的高效均衡使用问题,提出了柔性资源约束的资源水平项目调度问题,设计了基于两级映射网络的柔性资源模型表达任务-能力-资源的关系,建立了问题的数学模型.为求解该模型,提出基于改进串行调度生成模式和网络最大流柔性资源分配模型的路径重连算法.基于改进串行调度生成模式对标准串行调度生成模式进行改进,使牛成的调度更有利于资源水平.基于网络最大流的柔性资源分配模型反映了任务-能力-资源关系的本质,有效解决了柔性资源分配问题,通过在改造的项目调度测试问题集上进行数值实验,证明了该算法具有较高的求解质量和较好的时间性能.     

多项目调度问题研究

现有多项目调度研究一般都基于不切实际的假定——资源在多个项目间进行传递时不需要花费额外的时间和成本。在对传递时间进行分析的基础上,建立了考虑资源传递时间的多项目调度问题的数学模型,并针对模型设计了结合并行调度的混合遗传算法,在保证项目任务紧前关系与资源约束的条件下,能够合理优化多项目的资源分配,从而有效地缩短多项目的总工期,通过实例验证了考虑传递时间的必要性,同时实例也证明了算法的有效性。     

基于瓶颈工序的多资源多目标机械加工车间调度研究

为求解多资源约束的机械加工车间调度问题,建立了包括最大完工时间、平均流经时间、总拖期惩罚和生产成本在内的多目标优化模型,并结合免疫遗传算法和约束理论提出了一种基于瓶颈工序的机械加工车间调度算法。算法依据约束理论提出了一种基于工序的多参数级联编码方法和基于鼓-缓冲器-绳索(DBR)的四阶段解码方法,以及有效的交叉、变异操作。基于瓶颈工序的免疫操作及基于浓度的选择更新机制,保证了多目标优化问题的收敛性以及Pareto解集的多样性。仿真结果表明了该算法的可行性和有效性。     

基于双重服务质量约束的网格资源调度策略

为提高网格资源利用率,以及用户对网格服务的满意程度,提出了基于双重服务质量约束的网格资源调度算法Senior.该算法在实现过程中,针对网格作业和资源的属性,通过具体化参数信息,推导出调度策略的模式;依据经典调度算法的相关思想,将任务完成期限和网络带宽确定为双重属性约束,并应用GridSim工具包对相关调度算法进行了测试.通过对仿真结果中的数据进行分析和比较,验证了新的调度算法Senior在解决类似问题时的优势.     

多干扰的资源约束项目调度问题

针对项目调度过程中经常出现的干扰情况,首先对其类型与干扰恢复策略进行描述和分析,并建立多因素干扰的项目调度模型;然后结合设计结构矩阵,提出一种改进的局部搜索算法求解该问题;最后引入某数值项目调度实例详细阐述了该模型与方法的实施过程,并对相关影响因素进行了分析与讨论,计算结果表明了所提模型与方法的实用性和有效性。     

有限资源下时间不确定性项目的调度研究

研究了以工期最短为目标、具有不确定活动时间且资源有限的项目调度问题.采用六点模糊数表示不确定活动时间,将模糊理论嵌套到改进的遗传算法中来优化项目调度的过程.最后通过对某国际公司生产转移项目的实例研究,验证此方法在安排项目调度计划的有效性.优化后得到的调度计划大大缩短了工期,并明确了活动的开始时间、结束时间与资源的分配使...     

Unrelated parallel machine scheduling with secondary resource constraints

This paper considers unrelated parallel machine scheduling with secondary resource constraints. There are n jobs, each needing to be processed on one of the fitted machines. A setup that includes detaching one die and attaching another from the fitted die type is incurred if the type of job scheduled is different from the last job on that machine. For each kind of die type, the number of dies available is limited. Due to the mechanical structure of the machines, the processing time of a job depends on the machine on which the job is processed, and some jobs are restricted to be processed only on certain machines. In this paper, a heuristic with a capability relative to a runtime and solution quality is developed to minimise the makespan. The performance of the presented heuristic is evaluated through extensive computational experiments. Computational results show that the presented heuristic outperforms the search method tested. It is expected that this research can be applied in industry where unrelated parallel machines are used to process different components and setups for auxiliary equipments are required.     

A carbon efficiency upgrading method for mechanical machining based on scheduling optimization strategy

Frontiers of Mechanical Engineering - Low-carbon manufacturing (LCM) is increasingly being regarded as a new sustainable manufacturing model of carbon emission reduction in the manufacturing...     

A parallel complete anytime procedure for project scheduling under multiple resource constraints

This paper presents an effective parallel complete anytime procedure for the resource-constrained project scheduling problem. The procedure finds a sequence of solutions in which every solution improves the previous one. To accelerate the convergence of the sequence to the optimal solution, the procedure simultaneously works in the forward and backward directions. While in the forward direction, it solves the problem at hand; in the backward direction, it solves its mirror problem. Performing simultaneously in the forward and backward directions exploits the power of double processors that are now available on most personal computers. The results of computational experiments on 2,040 benchmark instances are promising and indicate that, for many instances, a fast convergence to optimal solutions is obtained.     

基于批量处理策略的云工作流调度方法

为了进一步优化云计算环境下的工作流调度,提出一种基于批量处理策略的云工作流调度方法,该方法考虑了云环境中任务对廉价资源的激烈竞争,利用批量策略,在小范围取得最优的调度结果趋近全局最优调度结果。实例计算证明,该方法优于时间费用折中调度算法。     

A hybrid discrete firefly algorithm for multi-objective flexible job shop scheduling problem with limited resource constraints

In this paper, a hybrid discrete firefly algorithm is presented to solve the multi-objective flexible job shop scheduling problem with limited resource constraints. The main constraint of this scheduling problem is that each operation of a job must follow a process sequence and each operation must be processed on an assigned machine. These constraints are used to balance between the resource limitation and machine flexibility. Three minimisation objectives—the maximum completion time, the workload of the critical machine and the total workload of all machines—are considered simultaneously. In this study, discrete firefly algorithm is adopted to solve the problem, in which the machine assignment and operation sequence are processed by constructing a suitable conversion of the continuous functions as attractiveness, distance and movement, into new discrete functions. Meanwhile, local search method with neighbourhood structures is hybridised to enhance the exploitation capability. Benchmark problems are used to evaluate and study the performance of the proposed algorithm. The computational result shows that the proposed algorithm produced better results than other authors’ algorithms.     

考虑资源约束的预制构件多目标生产调度优化

为优化装配式建筑预制构件生产调度问题,从生产供应的角度对预制构件生产流程进行分析,同时考虑生产过程中的资源约束,构建了以生产完工时间和惩罚成本为目标的预制构件生产调度数学模型.设计了一种新颖的多目标混合共生生物搜索算法对模型进行求解,以合理安排预制构件的生产顺序和资源配置,达到降低成本、提高生产效率的目的 .通过装配式住宅项目的 一个实例验证了模型和算法的有效性.     

对等网络环境下多目标约束的并行任务调度策略研究

对等网络环境的特点决定了其任务调度性能是受多个因素制约的。鉴于任务执行时间、节点间的通信时间和任务调度费用等因素,提出了多目标约束的并行任务调度策略。首先给出了多目标任务调度的数学模型,利用任务需求与节点性能之间的关系来定义各目标的需求关系矩阵;然后利用隶属度函数将各个关系矩阵转化为模糊矩阵,并根据每个目标对最终目标的不同影响来确定各目标在最终决策中所占的比率,从而将多目标转化为单目标任务调度模型,在此基础上利用匈牙利算法对n个任务m个节点的最优分配问题进行求解。实验结果表明,基于多目标约束的任务调度模型较传统的方法更能优化任务调度的性能。