摘要：再制造是上世纪从美国发展起来的一个新兴产业,是对废旧产品进行修复和改造的一系列技术措施和工程活动的总称,是一个资源潜力巨大、经济效益显著、环保作用明显、可实现大量就业且符合可持续发展的绿色工程。推进再制造工程的发展、加强再制造工程的管理是实现循环经济和节约型社会的重要途径之一。本文从社会存在问题出发,介绍了美国再制造的发展及再制造的内涵与特征,提出了我国发展再制造的建议。

摘要：承包商在项目执行过程中的现金流均衡是保证项目成功的关键因素。本文研究基于随机活动工期的多模式现金流均衡项目调度问题,旨是在项目工期及鲁棒性阈值约束下合理安排活动执行模式与开始时间,实现承包商现金流均衡。本文通过构建整数规划优化模型对研究问题进行刻画,随后设计模拟退火算法进行求解,最后进行案例分析。结果表明:鲁棒性阈值虽然可以保证基准进度的稳定性,但是提高鲁棒性阈值水平反而不利于承包商的现金流均衡,该值过高时甚至得不到可行解。本文研究可为随机活动工期背景下承包商的现金流控制提供定量化决策支持。

摘要：不确定环境中,项目进度计划鲁棒性的高低直接影响项目能否顺利实施。本文研究了具有随机活动工期的柔性资源约束下的前摄性项目调度优化问题,目标是在柔性资源和项目工期的约束下,借助对活动开始时间合理的进行安排进而得到拥有最大鲁棒性的进度计划。首先对研究问题进行界定;随后构建优化模型,并根据问题NP-hard属性和模型特点设计了双层嵌套禁忌搜索启发式算法,通过内外两层交互搜索寻找满意解;最后通过一个实际案例对本文研究进行说明,并分析关键参数对进度计划鲁棒性的影响,得到如下结论:相对于资源无柔性情况下的项目进度计划而言,资源具备柔性后得到的项目进度计划的鲁棒性更高,具有更强的抗干扰能力,能够保证项目稳定执行;同时,项目进度计划鲁棒性分别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上升。

摘要：本文研究活动工期随机中断情况下多模式前摄性与反应性项目调度两种方法的权衡,目标是最小化前摄性调度中由于添加时间缓冲产生的资源占用成本与反应性调度中由于中断发生而产生的调整损失成本之和。首先,就此问题构建相应的前摄性调度优化模型,求得一个鲁棒性最大的基准计划;然后以此基准计划为基础构建损失最小的反应性调度优化模型。随后针对问题的NP-hard属性设计专门的禁忌搜索启发式算法,并在Pro Gen生成的算例上进行全因子测试。研究结果表明,当项目中同时考虑前摄性资源占用成本与反应性调整损失成本时,基准进度鲁棒性与总成本之间存在一个整体最优值。通过对两种调度方式进行权衡分析,可以得到在恰当鲁棒值设定下总成本最优的调度方案。本文研究可为不确定条件下项目进度的制定与控制提供定量化决策支持。

摘要：资源中断是项目实施过程中一种常见现象,它会导致项目进度计划的变更并引起额外的成本。本文研究资源随机中断下的项目调度问题,目标是对基准进度计划进行合理的调整,以最小化由此所造成的额外成本。作者首先对研究问题进行界定,随后构建问题的优化模型。针对模型的NP-hard属性,设计禁忌搜索启发式算法。最后以基准列表算法和随机生成算法为参照,在随机生成的标准算例集合上对算法进行测试,得到如下结论:在可接受的计算时间范围内,禁忌搜索获得的满意解质量明显高于其他两种启发式算法;算法的平均计算时间随着项目活动数的增加而增加,随着网络复杂度、资源强度或资源中断次数的增加而减小;满意解的平均目标函数值,随着项目活动数或网络复杂度的增加而增加,随着资源中断次数的增加而减小,与资源强度无明显关系。

摘要：本文研究银行授信额度约束下活动具有多种执行模式的工期最小化项目进度问题。首先对所研究问题进行界定;随后采用基于事件的研究方法构建了问题的整数规划优化模型;鉴于问题的NP-hard属性,设计了双层模拟退火搜索嵌套的启发式求解算法;最后对一个算例进行了求解分析,讨论了银行授信额度对项目进度安排及完成时间的影响。结果表明:随着银行授信额度的提高,承包商安排项目进度的可用资金随之增加,使得项目可以在较短的时间内完成;然而,如果在此过程中业主对承包商的支付总量保持不变,那么承包商的项目收益会随完成时间的提前而下降。

摘要：研究多模式资源约束条件下的鲁棒性和成本双目标权衡问题,探讨如何在最低成本代价下最大程度地提升项目鲁棒性.首先界定研究问题,然后构建鲁棒值最大化、成本最小化的双目标调度优化模型,并将其转化为带有预算约束的单目标鲁棒值最大化子模型,针对模型设计迭代式遗传算法进行求解.随后,应用随机生成的标准算例集合进行大规模测试,对比结果表明本文设计的迭代式遗传算法可以有效求解得到鲁棒值大、成本低的满意进度方案,供项目管理者权衡选择.研究可为管理者制定具有稳定性的进度计划以及对鲁棒性和成本进行权衡提供决策支持.

摘要：从项目双方的视角出发,研究融资能力约束下的Max-npv项目调度问题。首先进行问题界定,构建由两个子模型构成的多模式Max-npv项目调度优化模型。随后,鉴于问题的强NP-hard属性,设计针对两个子模型迭代循环求解的禁忌搜索启发式算法,得到项目双方都满意的解。最后用一个实际案例对研究进行验证说明,并分析关键参数对合同双方收益的影响,结果表明:与实际进度安排相比,满意进度安排下合同双方的收益均有显著的提升;承包商和业主的融资能力、项目截止日期、承包商收益底线、折现率及支付比例均会对双方的收益产生重要影响。

摘要：对可并行进行的多项目调度问题进行定性描述,在共享资源的数量约束下,构建了以多项目延迟惩罚总和为目标函数的优化模型。鉴于问题的强NP-hard属性,为模型设计了迭代循环求解的启发式遗传算法。运用实际案例对研究进行验证,分析关键参数对合同双方项目收益的影响,得到如下结论:与实际进度安排相比,满意进度安排下承包商因延期完工而遭到来自于业主的罚款数额出现了明显的下降;业主的单位延迟罚款费用、共享资源池中的资源数量也会影响承包商对项目的进度安排,并对双方的项目收益产生重要影响。

摘要：针对Turbo译码这类特殊的多阶段决策问题,即每阶段的决策总数和状态总数相等,评述了其4种算法的优劣性;设计了一种新的动态规划算法,编制了算法程序,应用于Turbo译码中。结果显示,该算法的误码率性能相对提高了28%,并与传统Turbo译码算法进行比较,运算时间只有原来的1/21,较好地避免了传统的Turbo译码算法需要进行指数运算,以及其随着迭代次数的增加容易数据溢出的问题。