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內容簡介:
现实环境的复杂性为项目实施带来了极大的不确定性,几乎所有的项目执行都是在不确定环境下进行的,为项目管理和资源规划调度带来了巨大挑战。本书针对活动工期不确定环境下的项目资源分配与调度问题开展系统深入的研究。首先,本书分别介绍了资源受限项目调度、带有资源转移时间的项目调度和不确定条件下鲁棒项目调度等相关经典问题,对相关问题的研究工作进行了全面的综述分析;其次,针对单项目调度问题,研究了带有资源转移时间的资源受限项目调度问题资源流编码方式,提出了活动工期不确定环境下的鲁棒调度与资源分配集成优化方法;再次,引入资源转移成本这一关键因素研究活动工期不确定环境下的鲁棒调度问题,提出了项目调度和资源分配多目标优化方法;接着,将研究视角拓展到多项目管理领域,研究了多项目管理资源专享—转移策略,提出了资源专享—转移视角下的多项目资源分配(战术层)与鲁棒调度(运作层)双层决策优化方法;最后,展望了不确定环境下项目资源分配与调度的一些应用前景和发展方向。
關於作者:
王建江同志长期从事运筹优化、资源规划研究工作,主要研究方向为鲁棒项目调度、对地观测卫星调度、卫星测控调度等。运筹管理领域国内外高水平期刊发表学术论文三十余篇,其中SCI检索10余篇,ESI高被引前10%2篇,荣获2018年度湖南省优秀博士论文,荣获湖南省自然科学奖二等奖,2018年中国运筹学会排序分会年会青年优秀论文奖二等奖,第五届高分辨率对地观测学术年会优秀论文奖,科学出版社出版学术专著《对地观测卫星不确定任务规划》。申请或授权国家发明专利5项。主持国家自然科学基金、湖南省自然科学基金、军内科研等项目各1项。相关研究成果被包括加拿大皇家社会科学学会会士Weihua Zhuang教授、美国空军研究中心自动空间系统首席科学家Richard Scott Erwin教授、中国科学院院士、973首席科学家陆建华教授、IEEE会士、加拿大皇家学会会士Witold Pedrycz教授在内的国内外知名学者引用200余次,SCI引用100余次。王建江同志重视理论研究与实践的结合,相关研究成果在部队实践、演习中得到应用,取得良好的效果和高度评价。
目錄 :
目录 第1章 绪论1 1.1 RCPSP2 1.2 RCPSPTT7 1.3 多项目调度11 1.4 鲁棒项目调度12 1.4.1 鲁棒性衡量指标15 1.4.2 鲁棒资源分配方法17 1.4.3 时间缓冲方法18 1.5 本章小结20 参考文献20 第2章 RCPSPTT资源流模型及算法30 2.1 问题背景30 2.2 数学模型31 2.3 求解算法设计34 2.3.1 邻域算子34 2.3.2 ITS算法37 2.3.3 GRASP-TS算法38 2.4 模拟实验分析39 2.4.1 实验参数设置39 2.4.2 算法性能对比39 2.4.3 敏感度分析40 2.5 本章小结43 参考文献43 第3章 RCPSPTT鲁棒调度与资源流网络集成优化45 3.1 问题背景45 3.2 问题描述与建模47 3.3 随机规划模型49 3.4 ITS算法51 3.4.1 编码与解码设计51 3.4.2 邻域操作52 3.4.3 ITS算法流程54 3.5 RCPSPTT优化代理模型55 3.5.1 MinEA模型55 3.5.2 MaxPF模型55 3.5.3 MinTPC与MaxPF混合优化模型58 3.6 算例介绍58 3.7 模拟实验分析60 3.7.1 实验参数设置60 3.7.2 实验结果及分析61 3.8 本章小结64 参考文献65 第4章 资源转移视角下的RCPSP鲁棒资源分配方法67 4.1 问题描述67 4.2 模型构建70 4.3 遗传模拟退火算法73 4.3.1 编码与解码设计73 4.3.2 遗传算子设计74 4.3.3 适应值函数设计78 4.3.4 GSA步骤79 4.4 算法性能分析80 4.5 案例研究82 4.6 本章小结85 参考文献86 第5章 考虑RTC的双目标鲁棒资源分配方法87 5.1 问题描述与建模87 5.2 求解算法设计93 5.2.1 NSGA-II算法94 5.2.2 PSA算法96 5.2.3 约束方法96 5.2.4 修复不可行解97 5.3 模拟实验分析98 5.3.1 实验参数设置98 5.3.2 算法性能指标100 5.3.3 算法性能对比101 5.3.4 敏感度分析102 5.3.5 转移时间扩展103 5.4 案例研究105 5.5 本章小结108 参考文献109 第6章 资源专享-转移视角下的多项目资源分配与鲁棒调度优化112 6.1 问题背景112 6.2 模型构建114 6.2.1 基于时差效用函数的鲁棒性指标114 6.2.2 双目标RMPSP-RDT优化模型115 6.3 求解算法设计117 6.3.1 编/解码设计与种群初始化118 6.3.2 ALNS算法121 6.3.3 NSGA-II算法124 6.4 模拟实验分析126 6.4.1 实验参数设置126 6.4.2 算法性能指标128 6.4.3 算法性能对比129 6.4.4 实验结果及分析131 6.5 本章小结134 参考文献134 第7章 总结与展望137