本文關鍵詞： 多項目調度 不確定 資源受限 遺傳算法 系統(tǒng)動力學　出處：《西南交通大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：社會經(jīng)濟的不斷發(fā)展催生了大量的項目建設需求,多項目管理已成為企業(yè)常態(tài)。然而由于多項目情況下管理界面較大,且存在子項目之間的有限資源爭奪關系,導致多項目調度成為了研究和實踐中的重難點問題。另外,由于國內城市化進程加速導致項目環(huán)境越來越復雜,為項目實踐增添了很多不確定性因素,這些不確定性因素的存在進一步增大了項目調度難度,使得工程延期、成本超支等情況時有發(fā)生。不確定環(huán)境下多項目調度問題是調度領域亟待解決的問題。針對這一問題,本文采用文獻分析法、定性分析法、定量分析法等方法對不確定環(huán)境下多項目調度與控制問題進行研究,提出了 "計劃-控制"兩階段模型。首先,構造了基于遺傳算法的資源受限多項目調度模型。該算法采用精英+排序選擇方式保證了最優(yōu)個體不被排除的同時,也避免了算法過早收斂;優(yōu)先關系保留交叉算子保證了子代依然滿足緊前關系約束,解決了算法產(chǎn)生不可行解的問題。緊接著,構建了基于系統(tǒng)動力學的不確定環(huán)境下多項目控制模型。該模型共包含項目進度、項目表現(xiàn)、項目資源、工期變化等四個子系統(tǒng),分別模擬了項目實踐中的重要反饋結構,其中進程子系統(tǒng)中包含了各任務的緊前關系約束和資源約束,實現(xiàn)了項目調度計劃和項目控制的有效對接。通過算例仿真與分析,表明了該"計劃-控制"兩階段模型進行不確定環(huán)境下資源受限多項目調度與控制的有效性。首先構造了一個包含3個子項目、36個實任務的多項目算例;然后運用遺傳算法分別求解算例在無資源約束、含資源約束、含項目權重系數(shù)等情況下的調度計劃;最后運用系統(tǒng)動力學模型進行不確定環(huán)境下多項目控制仿真。仿真結果表明,"計劃-控制"兩階段模型能夠有效應對不確定環(huán)境下資源受限多項目調度問題。
[Abstract]:The continuous development of social economy has given birth to a large number of project construction needs, and multi-project management has become the norm of enterprises. However, due to the large management interface in multi-project situations, there is a limited resource contention relationship between sub-projects. As a result, multi-project scheduling has become a very important and difficult problem in research and practice. In addition, due to the increasing complexity of the project environment due to the acceleration of the domestic urbanization process, a lot of uncertainties have been added to the project practice. The existence of these uncertain factors further increases the difficulty of project scheduling and makes the project delay and cost overrun happen from time to time. The multi-project scheduling problem in uncertain environment is a problem to be solved urgently in the field of scheduling. In this paper, the methods of document analysis, qualitative analysis and quantitative analysis are used to study the problem of multi-project scheduling and control in uncertain environment, and a two-stage model of "plan-control" is proposed. A resource-constrained multi-project scheduling model based on genetic algorithm (GA) is constructed, which adopts elite sorting and selection method to ensure that the optimal individual is not excluded and to avoid premature convergence of the algorithm. The precedence relation preserves the crossover operator to ensure that the offspring still satisfies the constraint of the compact front relation, and solves the problem that the algorithm produces the infeasible solution. A multi-project control model in uncertain environment based on system dynamics is constructed. The model consists of four subsystems: project schedule, project performance, project resource and duration change, respectively, and simulates the important feedback structure in project practice. The process subsystem includes the constraints of each task and the resource constraints, and realizes the effective docking of the project scheduling plan and the project control. The effectiveness of the "plan-control" two-stage model for resource constrained multi-project scheduling and control in uncertain environments is demonstrated. First, a multi-project example consisting of 3 subprojects and 36 real tasks is constructed. Then genetic algorithm is used to solve the scheduling plan in the case of no resource constraint, including resource constraint and item weight coefficient respectively. Finally, the system dynamics model is used to simulate the multi-project control in uncertain environment. The simulation results show that the "plan-control" two-stage model can effectively deal with the resource-constrained multi-project scheduling problem in uncertain environment.
【學位授予單位】：西南交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：F224;F272

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本文編號：1545102