基于分階段迭代模型的產(chǎn)品設(shè)計(jì)任務(wù)分布方案的優(yōu)化.pdf

1、在產(chǎn)品開(kāi)發(fā)過(guò)程中，任務(wù)分布不合理和資源分配不合理的問(wèn)題會(huì)導(dǎo)致開(kāi)發(fā)周期冗長(zhǎng)。為了能有效縮短產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的時(shí)間，主要從任務(wù)分布方案的優(yōu)化和求解模型的改進(jìn)方面對(duì)分階段迭代過(guò)程展開(kāi)深入的研究。一方面，針對(duì)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)中任務(wù)分布方案的優(yōu)化問(wèn)題，引入動(dòng)態(tài)規(guī)劃法、遺傳算法、DSM結(jié)構(gòu)調(diào)整等方法進(jìn)行尋優(yōu)，以獲取最優(yōu)的任務(wù)分布方案；另一方面，針對(duì)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)中資源分配不合理的問(wèn)題，引入資源均衡策略的思想，通過(guò)建立具有資源最優(yōu)化配置的分階段迭代模型，以減少開(kāi)發(fā)過(guò)程的時(shí)

2、間成本。
　　首先，針對(duì)啟發(fā)式方法搜索二階段迭代模型的最優(yōu)任務(wù)分布方案容易陷入局部最優(yōu)解的問(wèn)題，將具有全局搜索能力的動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法和具有自適應(yīng)全局優(yōu)化概率搜索特性的遺傳算法，分別引入到二階段迭代模型任務(wù)分布方案的優(yōu)化求解中，獲得了全局最優(yōu)解，減少了迭代過(guò)程的時(shí)間成本。
　　其次，針對(duì)多階段迭代模型求解的過(guò)程中，任務(wù)分布不合理會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)品開(kāi)發(fā)時(shí)間延長(zhǎng)的問(wèn)題，運(yùn)用Markov Chain方法對(duì)迭代過(guò)程進(jìn)行建模，通過(guò)模型求解推導(dǎo)出DS