摘要：项目执行中,活动工期随机性会随着可用信息增加而动态更新,即工期随机性会逐渐下降.以下降的工期随机性为背景,研究前摄性-反应性项目调度集成优化.具体地,前摄性子问题通过构建以最小化期望总成本为目标的优化模型,旨在获得经济的基准计划;通过设计禁忌搜索算法对其求解.反应性子问题旨在通过确定合理调整时点,实现资源占用成本与开始时间偏差成本的动态平衡;设计主动、被动及混合策略确定调整时点.通过前摄性-反应性集成优化,目标是最小化实际执行总成本.得出研究结论:首先,前摄性子问题的求解算法可求解得到优质的基准计划,可作为反应性执行的最佳指导;其次,不同的反应性策略在不同情形下表现出各自的优越性,整体来看,混合策略具有较强的优势.

摘要：随着生鲜电商的兴起,生鲜品的道路运输量越来越大,其配送任务越来越复杂,提升客户满意度是生鲜品配送的重要目标组成。文章以一个具有配送自主权的生鲜品供应商为研究对象,以整个计划周期内生鲜品配送的车辆运输成本最小及客户满意度最大为双目标,且客户满意度从顾客的个体视角考虑,构建双目标多车程带时间窗及考虑订单打包时间的车辆路径优化模型。基于ε-约束方法,设计了两阶段变邻域搜索(VNS)和模拟退火(SA)相结合的元启发式算法,基于车辆构造初始路线,并针对性地提出了3点改进措施,包括通过数学性质推导下界、减少求解过程中不必要的搜索空间以及规避求解过程中被支配解的后优化处理。最后,以Solomon标准算例为基础构造算例对所设计的算法进行了计算实验,其求解结果表明:其设计的算法具有有效性,并通过敏感性分析得出相关管理启示。

摘要：突发公共卫生事件应急救援中,资源转移对救援处置效率与成本的影响至关重要。基于这一特点,研究了在添加资源缓冲的项目计划基础上,如何通过资源转移进一步抵抗资源波动对救援计划的干扰,以最小化应急救援过程的总成本。首先界定研究问题并据此构建了包含3组决策变量的鲁棒性优化模型,根据问题的NP-hard属性和决策变量特点,设计了带有改进措施的双层嵌套禁忌搜索算法,与多重迭代算法进行对比测试,并分析了关键参数对救援项目总成本的影响。结论表明:在救援总成本优化过程中,资源缓冲成本、活动延迟成本以及资源转移成本三者之间存在权衡关系,资源缓冲基础上的资源转移可以从项目内外部同时优化资源,提高资源储备与应急救援效率。

摘要：竹子具备较强的生存能力,这与其自身独特的生物特征紧密相关.从宏观角度对竹子结构进行研究可以发现,沿竹身非均匀分布的竹节是竹子最为显著的结构特征,竹节可提高竹材轴向和径向的抗压能力.进一步从微观角度对竹节维管束结构进行研究可以发现,竹节维管束是竹节的主要承载结构.考虑到竹子和风力机塔筒的相似性,将竹节维管束生物特征应用至风力机塔筒结构设计中,进行仿竹节维管束塔筒设计,并在极端工况下对仿竹节维管束塔筒和原塔筒进行静力学对比分析.结果表明,仿竹节维管束塔筒相比原塔筒最大响应应力减少了22.12%,最大响应位移减少了9.02%,仿竹节维管束结构使仿竹节维管束塔筒的强度和刚度得到了提升.研究结果可为竹节微观生物结构在实际工程应用方面提供理论依据.

摘要：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。

摘要：项目进度计划的鲁棒性对于不确定条件下项目的顺利实施具有重要影响.作者研究具有随机活动工期的资源约束项目鲁棒性调度问题,目标是在可更新资源和项目工期约束下安排活动的开始时间,以实现项目进度计划鲁棒性的最大化.首先对所研究问题进行界定并用一个示例对其进行说明.随后构建问题的优化模型,设计禁忌搜索、多重迭代和随机生成三种启发式算法.最后在随机生成的标准算例集合上对算法进行测试,分析项目活动数、项目工期和资源强度等参数对算法绩效的影响,并用一个算例对研究进行说明,得到如下结论:禁忌搜索的满意解质量明显高于其他两种算法;当资源强度或项目工期增大时,平均目标函数值上升,禁忌搜索的求解优势增强.研究结果可为不确定条件下项目进度计划的制定提供决策支持.

摘要：在不确定环境下,项目的计划与控制对项目能否顺利实施十分重要。考虑随机活动工期,研究了如何借助仿真分析确定鲁棒性调度优化的最佳项目输入参数组合。首先,对研究问题进行界定;随后,构建鲁棒性项目调度优化模型,并设计仿真分析流程,建立项目输入参数与仿真指标之间的对应关系;接着,开发了禁忌搜索启发式算法对鲁棒性调度优化模型进行求解,并制定了仿真实施流程;最后,通过一个实际案例对研究进行说明。得到结论:进度计划的鲁棒性随项目计划工期与资源可用量的增大而增大,达到一定值后保持稳定;当选取不同的仿真指标时,得到的最佳输入参数的组合不同,管理者可根据实际需求选取相应的指标。研究能够为不确定条件下鲁棒性项目调度提供指导,有助于项目进度计划鲁棒性的提升。

摘要：研究了基于不同支付规则的多模式项目支付进度问题.首先对所研究问题进行界定;在此基础上构建不同支付规则下的多模式项目支付进度优化模型,证明问题的强NP-hard属性;随后设计模拟退火及禁忌搜索两种启发式求解算法;在随机生成的标准算例集合上对算法进行比较测试,分析关键参数对目标函数的影响.结果表明:该文所开发的模拟退火启发式算法的求解质量要优于禁忌搜索启发式算法,而且这种优势随算例规模的增大而增加;此外,承包商收益随着支付次数与支付比例的增加而增加,随着折现率的提高而减小;基于时间、进展和费用支付规则下的满意解的目标函数值不超过基本支付规则下的对应值.

摘要：研发类项目的活动工期通常是模糊不确定的,且不同的资源投入对应不同的工期,基于此背景对带有模糊工期的多模式项目调度问题进行建模。模型以进度计划鲁棒性最大化为优化目标,考虑时序约束和可更新资源约束。针对问题的NP-hard属性和模型特点设计遗传算法求解,用不同活动规模的标准算例进行计算实验,并用一个实际案例进一步验证说明。案例计算结果优于实际情况,与单模式相比,活动具有多种执行模式时所求满意解的鲁棒值更高。对项目关键参数的分析表明,增加瓶颈资源可用量能够提高项目进度计划鲁棒值。研究成果为项目管理者在不确定环境下制定进度计划提供参考。

摘要：支付条件对于项目现金流分布并进而对承包商的项目收益会产生重要影响.本文基于这一现实情况,研究不同支付条件下的银行授信额度约束折现流项目调度问题.作者首先综述该问题的研究现状;然后对所研究问题进行界定,进而构建项目调度优化模型;针对问题的NP-hard属性,设计模拟退火启发式算法;在随机生成的标准算例集合上,对算法的绩效进行对比测试及验证;最后用一个算例对研究进行说明,并分析项目收益对关键参数的敏感性,得到如下结论:项目净现值随银行授信额度和截止日期的增加而边际效应递减地上升,随支付比例的增加而线性单调上升,随折现率的增加以负指数形式下降.本文的研究可以为承包商安排项目进度并优化现金流量提供决策支持.