本文選題：風險管理 + 伙伴選擇��； 參考：《東北大學》2014年碩士論文

【摘要】：隨著中國經濟的快速發(fā)展,中國實力的不斷增強,政府越來越注重基礎設施建設。目前國內水利、交通、通訊、房地產等一大批工程項目蓬勃開展起來,但是工程項目規(guī)模大、人員多、耗時長,僅憑一個企業(yè)無法獨立完成,必須進行工作招標,選擇伙伴企業(yè)共同完成。由于伙伴企業(yè)施工時間的不確定性,使得項目面臨拖期風險。因此,對項目進行風險管理是十分必要的。針對項目伙伴選擇與拖期風險問題,本文主要做了如下工作：首先綜述了項目風險管理與伙伴選擇研究的現(xiàn)狀及一些相關概念。本文針對伙伴施工時間不確定的項目伙伴選擇問題,借助VaR (Value at Risk,在險值)理論的基本概念,建立了以VaR最小為目標的項目伙伴選擇不確定性模型；當伙伴施工時間服從正態(tài)分布時,根據(jù)正態(tài)分布的相關概念,將模型轉換為確定性模型。其次,針對確定性問題模型,本文設計了4種算法：枚舉算法、基本蟻群算法、帶信息素上下限的蟻群算法、以及根據(jù)問題的特點,在帶信息素上下限蟻群算法的基礎上做的改進算法——時變參數(shù)與關鍵路徑信息引導的蟻群算法。針對三個不同規(guī)模的算例,進行了算法參數(shù)分析與對比分析,結果表明時變參數(shù)與關鍵路徑信息引導的蟻群算法的有效性；并分析了置信水平與變異系數(shù)對決策的影響。再次,針對不確定性問題模型,本文設計了全工作蒙特卡洛模擬和關鍵工作蒙特卡洛模擬兩種分析策略,并設計了全工作蒙特卡洛模擬的蟻群算法和關鍵工作蒙特卡洛模擬的蟻群算法,仿真實驗表明全工作蒙特卡洛模擬更為有效。
[Abstract]:With the rapid development of Chinese economy and the increasing strength of China, the government pays more and more attention to infrastructure construction.At present, a large number of domestic water conservancy, transportation, communications, real estate and other engineering projects are booming, but the project is large in scale, has a large number of personnel, and takes a long time. It cannot be completed independently by a single enterprise, so it must be tendered for work.Select partner enterprises to complete the work together.Due to the uncertainty of construction time of partner enterprises, the project faces the risk of delay.Therefore, the project risk management is very necessary.The main work of this paper is as follows: firstly, the current situation of project risk management and partner selection research and some related concepts are summarized.In this paper, aiming at the project partner selection problem with uncertain partner construction time, a project partner selection uncertainty model aiming at the minimum of VaR is established with the help of the basic concept of VaR value at risk theory.When the partner construction time is from normal distribution, the model is transformed into a deterministic model according to the concept of normal distribution.Secondly, for the deterministic problem model, this paper designs four algorithms: enumeration algorithm, basic ant colony algorithm, ant colony algorithm with upper and lower limit of pheromone, and according to the characteristics of the problem,Based on the ant colony algorithm with the upper and lower limits of pheromone, an improved ant colony algorithm with time-varying parameters and critical path information is proposed.The results show that the ant colony algorithm guided by time-varying parameters and critical path information is effective, and the influence of confidence level and coefficient of variation on decision-making is analyzed.Thirdly, aiming at the uncertainty model, this paper designs two kinds of analysis strategies: full working Monte Carlo simulation and critical work Monte Carlo simulation.An ant colony algorithm for full work Monte Carlo simulation and a key work Monte Carlo simulation ant colony algorithm are designed. The simulation results show that the full working Monte Carlo simulation is more effective.
【學位授予單位】：東北大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：F283;TP18

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本文編號：1733941