摘要：加强行业特色型高校经管类专业学生学业辅导是贯彻党的教育方针、落实立德树人根本任务、推进学生成长发展的重要途径。以北京科技大学经济管理学院学业辅导中心建设的实践经验为例,提出从做好顶层设计、做细学业排查、做精技能培训、做强应用实践、做实协同机制5方面着手,提升育人效度。

摘要：研发项目是由流程架构、组织架构和产品架构组成的复杂系统.本文首先分析了研发项目复杂性的特征、分类和产生原因,指出设计结构矩阵(DSM)方法是量化分析复杂研发项目的有效工具.进一步,本文从流程架构中迭代和重叠的建模,到流程DSM的排序优化与仿真;从组织架构中团队之间依赖度的测度,到组织DSM聚类准则的确定;从产品架构中部件之间依赖度的测度,到产品DSM的模块化设计以及聚类算法的演变和发展;从单一领域的DSM扩展到多领域矩阵(MDM)的建模与应用,清晰地展示了基于DSM的复杂研发项目建模与优化的几条研究脉络和最新研究进展.最后,本文提出"系统架构的复杂性研究-DSM中元素间依赖关系的测度-DSM优化/聚类"相集成的理论分析框架,并指出了有待进一步研究的关键问题.

摘要：为分析产品开发过程中的迭代对研发项目时间和成本的影响,本文首先研究了返工变更的传播过程,在直接返工概率和间接返工概率的基础上建立了返工因子设计结构矩阵(DSM),分析了返工变更传播和返工时间、范围对返工风险的影响.然后,提出采用返工预处理的方法降低返工影响强度,构建了预处理后的返工影响强度计算模型.进一步,基于返工预处理和返工因子DSM构建了项目净收益模型,并以项目净收益最大化作为流程DSM优化目标.最后,通过案例验证了本文提出的模型,优化与仿真结果表明采用本文提出的方法可有效控制返工风险.

摘要：为揭示复杂产品开发项目中部件间的依赖关系对活动的影响,本文采用多领域矩阵(MDM)分析产品与流程架构之间的依赖关系,并对研发项目中的产品架构与流程架构进行集成及其优化首先,依据产品设计结构矩阵(DSM)中部件间的依赖度及部件与活动之间的耦合关系,本文提出了由产品DSM建立流程DSM的方法,构建了由部件依赖度测度活动之间依赖度的量化模型.其次,提出了基于依赖度平均增量的产品IDSM聚类方法,因此,由MDM推导的流程DSM形成若干的活动组,降低了管理的复杂性.最后,结合典型案例,在产品DSM聚类的基础上,对初始的流程DSM以最小化项目总协调成本进行排序优化,并对优化结果进行仿真,结果表明本文提出的方法可降低项目时间和成本.

摘要：设计活动间的重叠是并行研发项目的基本特征,重叠可以缩短工期,但也会带来返工风险,并增加与重叠并行性相关的成本.为探索重叠活动间的多次沟通对返工风险的影响,本文构建了基于多次沟通-风险的重叠模型,建立了上游活动信息变更率和下游活动返工影响敏感度计算模型,在此基础上构建了活动返工风险和返工量计算模型及与重叠并行性相关的成本模型,进一步,以成本节约值最大化为目标函数,采用Fmincon算法优化得到了多次沟通时最佳的沟通次数和沟通间隔.最后,结合典型案例,在对重叠活动间沟通变量优化的基础上,对设计结构矩阵(DSM)进行排序优化并将优化结果进行仿真,结果表明本文提出的方法可降低项目时间和成本.

摘要：针对项目组合中的风险分析问题,本文通过构建"项目组合-风险"双层网络模型,提出了基于随机游走算法的项目组合风险定量分析方法,以更准确地预测项目组合风险.首先,本文在研发项目间依赖关系分析的基础上,构建了项目组合网络,并采用设计结构矩阵(DSM)法建立了基于复杂网络中"邻接节点"的项目间连接强度模型.然后,采用多领域矩阵建立了由风险事件推导风险因素间依赖关系的模型.进一步,通过集成项目组合中项目间依赖关系、项目与风险因素间对应关系、以及风险因素间初始的依赖关系,构建了"项目组合-风险"双层网络模型,采用随机游走算法得到稳定状态下最终的"项目-风险因素"域映射矩阵(DMM)和风险因素DSM.最后,以某研发项目组合为例,采用随机游走算法进行项目组合风险的精准预测,并采用PageRank方法对风险因素进行排序,验证了本文提出模型和方法的有效性.

摘要：研发活动之间常存在顺序重叠和反馈重叠,重叠并行性会加快项目的进度,但又存在返工风险.为此,采用设计结构矩阵(DSM)信息输出和信息输入时间因子矩阵及返工风险矩阵,以更完整地描述活动重叠及其对返工的影响.提出了基于顺序重叠的项目持续时间计算方法和基于反馈重叠导致的返工时间计算方法.针对某案例活动排序优化问题,采用遗传算法以基于重叠的时间计算模型为目标函数进行优化,项目的持续时间和返工时间得到了明显的降低.

摘要：无缝钢管坯料设计是在满足生产工艺要求下,将客户订单钢管合理地分配到生产原料圆坯的过程.实际生产中的批量原则使得每个钢管订单在圆坯中有最小分配重量要求;由于无缝钢管分配支数必须取整,导致钢管订单在圆坯中的分配重量并非连续取值.因此,比起相关的板坯设计问题和装箱问题,无缝钢管坯料设计的求解更为复杂.本文给出了无缝钢管坯料设计问题的一般性描述,并建立了混合整数规划模型.针对库存中只有单一尺寸圆坯的情况,简化了问题模型并且求得了问题的下界.结合问题特点,提出了基于贪婪策略的两阶段启发式算法,并用实际生产数据和仿真数据验证了算法求解此类问题具有很好的有效性和稳定性.

摘要：为了更好地解决传统的元启发式算法机制单一和面向问题定制不足等问题,提高算法的整体通用性,本文提出一种基于Q—学习的超启发式模型,并基于该模型设计实现了一种超启发式算法,求解多模式资源约束项目调度问题(MRCPSP)。该模型架构分为高低两层,低层由具有多种异构机制和不同参数的元启发式算子组成,高层则依据Q—学习策略自动选择低层算子。模型将多种优秀的元启发式算法与反馈—学习强化机制有机整合,具备灵活的可扩展性。为检验算法效果,从MRCPSP标杆算例库中选取了上千个规模不等的算例,设计了等价比较实验环节,并与最新公开文献提供的结果进行了比较。结果表明,基于Q—学习的超启发式算法在目标值、通用性、鲁棒性等多项性能指标上均表现优异,可以借鉴应用到其他各种组合优化问题。值得一提的是,针对J30算例的计算结果有多达41个算例获得了比当前公开文献报告的已知最优解更好的结果。

摘要：针对项目中活动返工的不确定性,由返工概率矩阵和返工影响强度矩阵共同构成了DSM返工风险评价矩阵,提出了基于返工风险的遗传算法(Rework risk GA,RRGA),同时考虑返工风险、反馈个数、反馈距离及活动的时间和费用建立了DSM优化目标函数,改进了传统遗传算法的变异算子和变异概率.通过对典型案例进行优化及其结果的仿真,验证了RRGA算法可明显降低返工导致的项目费用和时间,并降低其结果的波动性.