在軟件項(xiàng)目開(kāi)發(fā)過(guò)程中,由于存在估算不準(zhǔn)、需求變更、人員和技術(shù)變化等因素,導(dǎo)致項(xiàng)目發(fā)生延遲成為大概率事件,進(jìn)而給軟件公司和客戶(hù)造成不同程度的影響或經(jīng)濟(jì)損失。減少項(xiàng)目發(fā)生延遲,特別在功能相似的項(xiàng)目群中出現(xiàn)延遲和損失后,如何及時(shí)處理成為緊迫需要解決的實(shí)際問(wèn)題。調(diào)度人力資源是處理項(xiàng)目延遲基本方法,這類(lèi)調(diào)度屬于經(jīng)典的資源受限問(wèn)題,搜索相應(yīng)的可行解屬于NP-Hard問(wèn)題。通過(guò)文獻(xiàn)分析發(fā)現(xiàn),已有研究很少涉及到在項(xiàng)目群中當(dāng)項(xiàng)目進(jìn)入執(zhí)行階段后如何處理項(xiàng)目延遲問(wèn)題。特別在項(xiàng)目群中對(duì)工序上實(shí)施重調(diào)度存在多個(gè)候選項(xiàng),這些候選項(xiàng)按照一定邏輯關(guān)系鏈接構(gòu)成了一棵決策樹(shù),這時(shí)直接應(yīng)用已有策略重調(diào)度難以發(fā)現(xiàn)可行解。針對(duì)存在的問(wèn)題,本文研究在不同場(chǎng)景下如何建立重調(diào)度策略減少項(xiàng)目延遲并實(shí)現(xiàn)損失補(bǔ)償。首先建立項(xiàng)目群重調(diào)度模型,然后發(fā)揮蟻群算法具有在網(wǎng)絡(luò)圖中搜索最優(yōu)解、禁忌搜索法特有記憶功能優(yōu)勢(shì),把這兩種算法結(jié)合起來(lái)建立基本型ACO+TS組合策略,并作為處理有關(guān)實(shí)際問(wèn)題的基本策略。在運(yùn)用中針對(duì)不同問(wèn)題的特點(diǎn),增強(qiáng)在決策樹(shù)上發(fā)現(xiàn)可行解的概率,設(shè)置了若干組不同規(guī)則并分別融入基本策略,構(gòu)建處理不同問(wèn)題需要的各類(lèi)增強(qiáng)型ACO+TS組合策略。最后為了檢驗(yàn)建立的各類(lèi)增強(qiáng)型ACO+TS組合策略重調(diào)度效果,研究從項(xiàng)目管理數(shù)據(jù)庫(kù)PSPLIB中隨機(jī)抽取20個(gè)不同項(xiàng)目案例,分成5組不同數(shù)量的項(xiàng)目群(2,5,10,15,20),每個(gè)項(xiàng)目擁有122個(gè)工序。同時(shí)與有代表性的策略ACO-HC、禁忌搜索算法TS、遺傳算法GA和基本型ACO+TS組合策略,在同等條件下組織實(shí)驗(yàn),并就可行解命中次數(shù)以及延遲或罰金或損失減少率等重調(diào)度效果比較。最后將這些策略應(yīng)用到3個(gè)生產(chǎn)實(shí)例中進(jìn)行再驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明無(wú)論是在PSPLIB數(shù)據(jù)庫(kù)抽取案例中的檢驗(yàn)還是在實(shí)例中的驗(yàn)證,建立的各類(lèi)增強(qiáng)型ACO+TS組合策略重調(diào)度都能有效的發(fā)現(xiàn)可行解,結(jié)果明顯優(yōu)于其它4種策略。下面列出本文3個(gè)主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn):1、建立了處理項(xiàng)目群中單個(gè)項(xiàng)目延遲的重調(diào)度策略。該策略主要研究如何減少甚至消除某一個(gè)項(xiàng)目的延遲而項(xiàng)目群中其它項(xiàng)目不受影響。這時(shí)形成的決策樹(shù)相對(duì)復(fù)雜,為壓縮搜索空間規(guī)模,增加基本策略發(fā)現(xiàn)可行解的機(jī)率,設(shè)置了3個(gè)篩選規(guī)則,建立增強(qiáng)型ACO+TS組合策略,幫助選擇合適人員處理延遲。實(shí)驗(yàn)表明建立的策略重調(diào)度明顯有效,并優(yōu)于其他的四種策略。2、建立了在非加班模式下處理項(xiàng)目群總罰金的重調(diào)度策略。由于一些地方不允許加班,故研究該策略具有現(xiàn)實(shí)意義。該策略通過(guò)統(tǒng)籌不同項(xiàng)目的罰金來(lái)優(yōu)化項(xiàng)目群的總罰金,所形成的候選項(xiàng)比較復(fù)雜。為此在基本策略基礎(chǔ)上,設(shè)置3個(gè)剔除規(guī)則,建立非加班模式下增強(qiáng)型ACO+TS組合策略,提高發(fā)現(xiàn)可行解的概率。實(shí)驗(yàn)表明運(yùn)用該策略調(diào)度發(fā)現(xiàn)的可行解能有效減少項(xiàng)目群的總罰金,明顯好于其他四種策略。3、建立了在加班模式下減少項(xiàng)目群總損失的重調(diào)度策略。由于采取加班處理項(xiàng)目延遲,這樣在項(xiàng)目群總損失中除了罰金因素,又增加了加班費(fèi)。在重調(diào)度過(guò)程中如何選擇合適人員合理加班,是優(yōu)化罰金和加班費(fèi)降低總損失的關(guān)鍵。與前兩個(gè)研究問(wèn)題相比,在加班模式下形成的決策樹(shù)更龐大,為了壓縮搜索空間,設(shè)置4個(gè)剔除規(guī)則并融入基本策略,建立加班模式下增強(qiáng)型ACO+TS組合策略,提高搜索可行解效率。實(shí)驗(yàn)表明運(yùn)用該策略調(diào)度能有效的發(fā)現(xiàn)可行解,能明顯減少項(xiàng)目群的總損失,無(wú)論在效果上還是效率上該策略依然優(yōu)于其他四種策略。
【學(xué)位單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類(lèi)】：TP311.52;TP18
【部分圖文】：

圖１．１論文的結(jié)構(gòu)安排圖逡逑Ｆｉｇ．邋１．１邋Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ邋Ｄｉａｇｒａｍ邋ｏｆ邋ｔｈｅ邋Ｔｈｅｓｉｓ逡逑

的最早開(kāi)工時(shí)間（ＥｅａｌｉｅｓｔＳｔａｒｔ）簡(jiǎn)稱(chēng)ＥＳ，最早完工時(shí)間ＥＦ（ＥｅａｌｉｅｓｔＨｎｉｓｈ）簡(jiǎn)稱(chēng)逡逑ＥＦ，最遲開(kāi)工時(shí)間ＬＳ（Ｌａｔｅｓｔ邋Ｓｔａｒｔ）簡(jiǎn)稱(chēng)ＬＳ以及最遲完工時(shí)間ＬＦ（Ｌａｔｅｓｔ邋Ｆｉｎｉｓｈ）逡逑簡(jiǎn)稱(chēng)ＬＦ，如圖２．２所示。逡逑邐ｕｙＲ＝＾邐！逡逑Ｅａｒｌｉｒｓｔ邋ｓｔａｒｔ邋＆邋ｆｉｉｍｈ邋＂邐３５邋＾邋４“逡逑Ｌａｔｅｓｔ邋ｓｔａｒｔ邋＆邋ｆｉｎｉｓｈ邐２６邐＾邐＾逡逑／邋ＴＦ－Ｉ５邐ｔ邋ＴＦ邋５邐＼逡逑ＰＩ邋Ｒ＝１０邋Ｘ邋１）１邋Ｒ邋＝２０邐Ｄｔ邋Ｒ＝５邋／邋ＩＨ邋Ｋ＝ｌ0邐４１邋ＤＩ邋Ｒ邋＝２０逡逑ｈ邋Ｉ邋４邋｜ｌ？Ｋ邋＾１邋ｎ｜邋＾邋｜ｉ0｜邐３ｌ｜邋｜３６Ｋ邐Ｈ邋ｗｘ邋１＾１邋＾邋４４＞｜邋＾邋｜ｆ，５｜逡逑ｈｊＡｈ＾ＮＢＵ卜Ｈ；丨丨（ｂＭ￣ｄＤｂｔ￣＾ｈｄＥ邋ｂｌ逡逑Ｉ）Ｒ＼（＾邐ＤＲ－Ｖ＜＾邋１５邐ｌ＞ＲＡ（＞邋５邐ｉ＞ＲＶ（＾５邐Ｉ）ｋＡ＜Ｈ－２0逡逑ＴＦ邋＝邋ｔｉ？ｔａｌ邋ｆｌｏｕｔ逡逑邐邐ｍ邋ｋ＝ｉ５邐Ｚ逡逑—■ｃｒｉｔｉｃａｌ邋ｐａｔｈ邐１１邋Ｉ邋Ｉ邋Ｙ＇ｒ逡逑Ｉ＞ＫＡＯ邋ｄｅｂｔ＇邋ｉｉｎｍｕｉｉ丨邐３１邐於逡逑ＴＦ邋＊邋２

邐第二章軟件開(kāi)發(fā)項(xiàng)目群重調(diào)度模型邐逡逑開(kāi)發(fā)項(xiàng)目執(zhí)行階段以上特點(diǎn)，改進(jìn)的模型能夠準(zhǔn)確的觀察出項(xiàng)目中工序的時(shí)間參逡逑數(shù)，能夠在延遲發(fā)生后觀察到延遲的變化軌跡，從而及時(shí)設(shè)計(jì)出合理的重調(diào)度策逡逑略有效處理延遲。逡逑根據(jù)前面分析軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程可以通過(guò)改進(jìn)的關(guān)鍵路徑法繪制網(wǎng)絡(luò)圖，在網(wǎng)絡(luò)逡逑圖中每個(gè)工序都具有確定的功能，并由確定的人員負(fù)責(zé)完成。這樣通過(guò)對(duì)工序時(shí)逡逑間變化的觀察，能夠準(zhǔn)確監(jiān)控延遲發(fā)生后對(duì)項(xiàng)目中其他工序的影響情況。逡逑根據(jù)課題研究問(wèn)題的需要和以上分析，我們把改進(jìn)的模型稱(chēng)為項(xiàng)目群重調(diào)度逡逑模型，方便應(yīng)用需要對(duì)模型中用到的一些參數(shù)進(jìn)行定義和形式化。圖２．３展示了逡逑從人員、工序和項(xiàng)目三個(gè)方面對(duì)項(xiàng)目群重調(diào)度模型進(jìn)行的描述，具體內(nèi)容見(jiàn)逡逑２．２．１－２．２．３邋三節(jié)。逡逑工序描述逡逑ＩＦＦ的Ｘ期逡逑

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本文編號(hào)：2820277