基于依賴結構矩陣的資源受限項目調(diào)度優(yōu)化.pdf

1、本文的研究對象是資源受限項目調(diào)度問題(RCPSP)的一個擴展問題,“存在任務交疊和迭代的資源受限項目調(diào)度問題”。在現(xiàn)實的項目運作中,任務在執(zhí)行過程中往往存在一定的交疊性,任務并非需要完全結束才能輸出信息流,同時,任務也并非在執(zhí)行初始就需要其他任務輸入的信息流。另外在項目執(zhí)行過程中,所有的任務均一次執(zhí)行達標的情況頗為少見,大部分項目都會有或多或少的返工情況存在。對于這一類廣泛存在的項目,若仍然忽略其交疊性和返工情況,而采用經(jīng)典的資源受限項

2、目調(diào)度問題的調(diào)度方法,得到的調(diào)度安排并不準確,且資源的利用率也不能達到理想的狀況,對于現(xiàn)實項目運作的指導意義也較為有限。因此,探索適合于這類問題的調(diào)度模型和求解方法,對于拓展項目調(diào)度思想在項目實際運作中的應用有重要意義。
　　 本文在已有的研究基礎上,構建了完整的存在任務交疊和返工的RCPSP問題的調(diào)度模型,并設計了適用于這一問題的工期計算方法,最終設計遺傳算法求解。
　　 首先,本文從信息流的角度描述任務之間的關系,以

3、依賴結構矩陣(DSM)為基礎來構建調(diào)度模型。使用信息流矩陣、輸入時間因子矩陣、信息流持續(xù)矩陣、輸出時間因子矩陣以及返工概率矩陣這五個矩陣來描述問題并構建模型。信息流矩陣描述任務之間的信息流關系;輸入時間因子矩陣和輸出時間因子矩陣描述任務的交疊性;信息流持續(xù)矩陣描述任務之間的信息流傳遞所需時間;返工概率矩陣描述任務之間的返工信息流以及返工發(fā)生的概率。
　　 隨后,本文設計了兩種不同的工期計算方法:放棄返工部分的工期計算和不放棄返工

4、部分的工期計算。放棄返工部分的工期計算是認為在某項任務收到信息流確定需要返工時,該返工信息流涉及到所有任務的尚未執(zhí)行部分將被放棄,直接安排這些任務重新執(zhí)行,即開始返工的時刻為信息流被接收到的時刻;不放棄返工部分的工期計算是在某項任務確認造成其他返工后,繼續(xù)執(zhí)行該任務直至該任務執(zhí)行完成,再重新安排需返工的任務重新執(zhí)行,即開始返工的時刻為輸出信息流的任務完全結束后的時刻。進行這兩種設計的考慮是,在不考慮任務交疊的項目調(diào)度中,信息流完成傳遞的

5、時間即是任務完成的時間,返工的時刻則為信息流輸出任務完全結束時的時刻,而在本文的研究問題下,兩個時刻是不相同的。我們可以想象,一般的存在任務交疊的項目操作中,在某項任務確認需要返工后,其后序為執(zhí)行部分一般不會再繼續(xù)進行,而是直接開始需要返工的任務。我們設置兩種工期計算方法,希望能夠測試放棄返工部分是否能夠節(jié)省時間,縮短工期,提高資源利用率。本文在一個示例上的測試和大規(guī)模試驗都表明此項假設成立。
　　 最后我們設計了遺傳算法,來求

6、解存在任務交疊和返工的資源受限項目調(diào)度問題。由于返工的存在,項目工期無法確定為一個數(shù)值,故本文的遺傳算法目標函數(shù)設定為項目平均總工期最小化。項目平均總工期由多次蒙特卡洛模擬求出。我們設計了八種不同配置的遺傳算法,實驗部分使用這八種算法求解自行設計的算例,算法均表現(xiàn)除了較好的收斂性,并求得了較好的結果。采用非參數(shù)檢驗對比八種遺傳算法的求解效果,結果顯示八種算法的求解效果相差不大。
　　 本文的成果具有理論和實踐意義,將依賴結構矩陣