基于粒子群優(yōu)化和關(guān)鍵鏈的多項(xiàng)目計(jì)劃管理問題研究.pdf

1、本文首先在對(duì)傳統(tǒng)項(xiàng)目進(jìn)度計(jì)劃方法進(jìn)行闡述的基礎(chǔ)上，分析其存在的主要優(yōu)缺點(diǎn)，通過與傳統(tǒng)的項(xiàng)目計(jì)劃管理方法相對(duì)比，突出關(guān)鍵鏈項(xiàng)目管理方法能有效地管理項(xiàng)目中的不確定性，縮短項(xiàng)目周期，提高項(xiàng)目效率。由于關(guān)鍵鏈方法充分考慮了人的主觀行為因素，該方法較之傳統(tǒng)方法更具實(shí)用性。
　　 在關(guān)鍵鏈技術(shù)研究中，主要方向是關(guān)鍵鏈的識(shí)別及緩沖區(qū)管理。考慮到現(xiàn)有的多數(shù)關(guān)鍵鏈識(shí)別方法缺乏對(duì)于項(xiàng)目活動(dòng)工期隨機(jī)性的計(jì)算，提出了一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)理論的關(guān)鍵鏈識(shí)別方法，

2、能夠較好的控制項(xiàng)目工期及兼顧項(xiàng)目計(jì)劃的實(shí)用性。而現(xiàn)有的緩沖區(qū)大小確定方法未能充分考慮到項(xiàng)目中各個(gè)活動(dòng)自身的特性，為此提出了一種自適應(yīng)的緩沖設(shè)置方法。通過試驗(yàn)證明，該方法能夠有效地縮短項(xiàng)目中的匯入緩沖大小，并能有效避免因?yàn)榫彌_設(shè)置產(chǎn)生新的資源沖突。
　　 在以上研究的基礎(chǔ)上，對(duì)多項(xiàng)目計(jì)劃管理的約束情況進(jìn)行了研究和分析，將關(guān)鍵鏈技術(shù)引入到多項(xiàng)目計(jì)劃與進(jìn)度管理中，建立了基于關(guān)鍵鏈技術(shù)的多項(xiàng)目計(jì)劃調(diào)度模型，并提出了相應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)。

3、>　　 為求解該目標(biāo)函數(shù)，在微粒群算法的基礎(chǔ)之上，設(shè)計(jì)了一種混合遺傳操作的微粒群算法，采用了一種新的微粒編碼方式。該編碼方式采用隨機(jī)優(yōu)先權(quán)和延遲時(shí)間作為粒子的基因，每個(gè)基因的隨機(jī)性保證了初始種群可以在可行解空間內(nèi)均勻分布，而且該基因攜帶的遺傳信息，可以保證在后續(xù)的算法過程中可以找到能夠使目標(biāo)函數(shù)最短的子項(xiàng)目優(yōu)先值并遺傳下去。在每次迭代之后，優(yōu)秀個(gè)體將存入記憶庫，同時(shí)隨機(jī)產(chǎn)生新個(gè)體加入到新種群中，這部分新產(chǎn)生的個(gè)體在保持群體多樣性的同時(shí)

4、，也降低了算法過早收斂的可能性，另一方面又利用了記憶庫信息，維持了種群的整體質(zhì)量。
　　 為測(cè)試該算法的有效性，提出了一種多項(xiàng)目實(shí)例生成方法，該方法從標(biāo)準(zhǔn)的PSPLIB庫中選用已有的單項(xiàng)目實(shí)例，按照給定的參數(shù)，生成所需的多項(xiàng)目實(shí)例。再對(duì)生成的多項(xiàng)目實(shí)例采用本文的算法進(jìn)行仿真計(jì)算，通過對(duì)仿真計(jì)算結(jié)果的對(duì)比分析，說明了算法的有效性。
　　 最后，結(jié)合某大型空調(diào)生產(chǎn)企業(yè)的計(jì)劃調(diào)度問題進(jìn)行實(shí)例應(yīng)用，針對(duì)該空調(diào)生產(chǎn)企業(yè)項(xiàng)目計(jì)劃管理