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文檔簡介

1、工期不變-資源均衡問題解決方法的研究 引言 論文主要內(nèi)容 研究方向 工期固定工期固定- -資源均衡優(yōu)化是在工期不變的情況下,資源均衡優(yōu)化是在工期不變的情況下,即保證關(guān)鍵活動如期開工的前提下,利用非關(guān)鍵活動即保證關(guān)鍵活動如期開工的前提下,利用非關(guān)鍵活動的時差,合理安排其開工時間使資源需要量動態(tài)曲線的時差,合理安排其開工時間使資源需要量動態(tài)曲線盡可能不出現(xiàn)短時期的高峰或低谷。力求每天的資源盡可能不出現(xiàn)短時期的高峰或低谷。力求每天的資源需要量接近于平均值。需要量接近于平均值。 在工程施工過程中,資源消耗大起大落等不均衡現(xiàn)象在工程施工過程中,資源消耗大起大落等不均衡現(xiàn)象往往導(dǎo)致勞動力的窩工、機械設(shè)備的

2、閑置或臨時設(shè)施的往往導(dǎo)致勞動力的窩工、機械設(shè)備的閑置或臨時設(shè)施的增加,造成不必要的浪費,影響施工管理的經(jīng)濟(jì)效果。增加,造成不必要的浪費,影響施工管理的經(jīng)濟(jì)效果。事實上,因勞動力的窩工或機械設(shè)備的閑置而產(chǎn)生的窩事實上,因勞動力的窩工或機械設(shè)備的閑置而產(chǎn)生的窩工或閑置成本通常都是相當(dāng)昂貴的。例如,一臺施工設(shè)工或閑置成本通常都是相當(dāng)昂貴的。例如,一臺施工設(shè)備閑置一天的費用通常是它正常工作的備閑置一天的費用通常是它正常工作的50%50%左右,如此高左右,如此高的成本通常是不可忽略的。因此,資源均衡消耗具有重的成本通常是不可忽略的。因此,資源均衡消耗具有重要意義,具體表現(xiàn)在:要意義,具體表現(xiàn)在: 資源均

3、衡利用可減少資源需要量的強度和資資源均衡利用可減少資源需要量的強度和資源儲備,保障工程物資供應(yīng)。源儲備,保障工程物資供應(yīng)。 資源消耗均衡可減少資源的閑置與浪費,資源消耗均衡可減少資源的閑置與浪費,降低工程成本。降低工程成本。資源均衡可減小施工現(xiàn)場各種臨時設(shè)施的規(guī)資源均衡可減小施工現(xiàn)場各種臨時設(shè)施的規(guī)模,減少二次搬運,降低施工管理費等一次模,減少二次搬運,降低施工管理費等一次性投入費用。性投入費用。目前已有不少學(xué)者對工期固定情況下的資源目前已有不少學(xué)者對工期固定情況下的資源均衡優(yōu)化技術(shù)進(jìn)行探索研究。經(jīng)研究證明,工期固均衡優(yōu)化技術(shù)進(jìn)行探索研究。經(jīng)研究證明,工期固定下的資源受限的多資源均衡問題是優(yōu)化

4、組合中的定下的資源受限的多資源均衡問題是優(yōu)化組合中的NP-hardNP-hard問題。目前解決資源受限項目調(diào)度問題的問題。目前解決資源受限項目調(diào)度問題的方法大體分為三類,有方法大體分為三類,有: :數(shù)學(xué)規(guī)劃法啟發(fā)式方法智能啟發(fā)式調(diào)度方法數(shù)學(xué)規(guī)劃法數(shù)學(xué)規(guī)劃法是利用線性規(guī)劃模型數(shù)學(xué)規(guī)劃法是利用線性規(guī)劃模型 ( (如如MattilaMattila等人等人) )、動態(tài)、動態(tài)規(guī)劃模型規(guī)劃模型( (如如Bandello-Bandello-nini等人的非串行動態(tài)規(guī)劃模型等人的非串行動態(tài)規(guī)劃模型) )等求解等求解資源均衡問題。如數(shù)學(xué)歸納法中的最小方差法。該方法采取資源均衡問題。如數(shù)學(xué)歸納法中的最小方差法。該

5、方法采取方差作為均衡指數(shù),根據(jù)方差越小,均衡程度越高的原理尋方差作為均衡指數(shù),根據(jù)方差越小,均衡程度越高的原理尋找滿意優(yōu)化方案找滿意優(yōu)化方案數(shù)學(xué)規(guī)劃法優(yōu)缺點目前關(guān)于這類方法的研究并不多目前關(guān)于這類方法的研究并不多, ,因為這類方法存在計算量因為這類方法存在計算量大、建模困難的缺點大、建模困難的缺點, , 因此數(shù)學(xué)規(guī)劃方法普遍對于規(guī)模較小因此數(shù)學(xué)規(guī)劃方法普遍對于規(guī)模較小的網(wǎng)絡(luò)計劃可以得到比較好的均衡效果,對于大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)計劃可以得到比較好的均衡效果,對于大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)計劃或具有較多實施方案的項目并不適用。同時對于復(fù)雜的計劃或具有較多實施方案的項目并不適用。同時對于復(fù)雜的非線性優(yōu)化問題,這類方

6、法往往不能適用。非線性優(yōu)化問題,這類方法往往不能適用。啟發(fā)式方法啟發(fā)式方法以經(jīng)驗公式為基礎(chǔ),針對不同具體的問題,啟發(fā)式方法以經(jīng)驗公式為基礎(chǔ),針對不同具體的問題,在求解之前先設(shè)計好一套優(yōu)先規(guī)則,然后在網(wǎng)絡(luò)資源進(jìn)行優(yōu)在求解之前先設(shè)計好一套優(yōu)先規(guī)則,然后在網(wǎng)絡(luò)資源進(jìn)行優(yōu)化的過程中,如果發(fā)生資源沖突,就用建立好的優(yōu)先規(guī)則進(jìn)化的過程中,如果發(fā)生資源沖突,就用建立好的優(yōu)先規(guī)則進(jìn)行調(diào)整。常見的啟發(fā)式方法為削峰填谷法。削峰法著眼于進(jìn)行調(diào)整。常見的啟發(fā)式方法為削峰填谷法。削峰法著眼于進(jìn)度計劃的資源需要量動態(tài)變化曲線的資源強度最大值時段。度計劃的資源需要量動態(tài)變化曲線的資源強度最大值時段。通過逐次調(diào)整資源最大強度

7、時段內(nèi)部分工序的開工時間,達(dá)通過逐次調(diào)整資源最大強度時段內(nèi)部分工序的開工時間,達(dá)到逐步降低最大資源強度值從而減小資源動態(tài)曲線波動幅度到逐步降低最大資源強度值從而減小資源動態(tài)曲線波動幅度的目的。通常,在每次調(diào)整后,其最大強度時段均會發(fā)生變的目的。通常,在每次調(diào)整后,其最大強度時段均會發(fā)生變更,因此,可以認(rèn)為它是一種在一定程度上涉及全局進(jìn)行調(diào)更,因此,可以認(rèn)為它是一種在一定程度上涉及全局進(jìn)行調(diào)整方法。在調(diào)整過程中,隨著最大強度值的降低,資源動態(tài)整方法。在調(diào)整過程中,隨著最大強度值的降低,資源動態(tài)曲線的資源分布不均衡程度或方差減小。曲線的資源分布不均衡程度或方差減小。啟發(fā)式方法優(yōu)缺點由于啟發(fā)式算法較

8、多的依賴于經(jīng)驗和直覺,方法的設(shè)由于啟發(fā)式算法較多的依賴于經(jīng)驗和直覺,方法的設(shè)計缺乏理論基礎(chǔ),因此沒哪計缺乏理論基礎(chǔ),因此沒哪種啟發(fā)式方法能用于解決所有的資源平衡問題。而多是針種啟發(fā)式方法能用于解決所有的資源平衡問題。而多是針對特定的網(wǎng)絡(luò)計劃。這種算法過于依賴問題本身,通用性和對特定的網(wǎng)絡(luò)計劃。這種算法過于依賴問題本身,通用性和移植性較差。另外,啟發(fā)式算法在對復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)計劃優(yōu)化求移植性較差。另外,啟發(fā)式算法在對復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)計劃優(yōu)化求解時,求解時間較長,優(yōu)化結(jié)果的精度也不高,并且解并不解時,求解時間較長,優(yōu)化結(jié)果的精度也不高,并且解并不一定最優(yōu)。一定最優(yōu)?;诰钟蛩阉鞯闹悄軉l(fā)式調(diào)度方法基于局域搜索

9、的智能啟發(fā)式調(diào)度方法與前兩類方法相比,基于局域搜索的智能啟發(fā)式調(diào)度方法與前兩類方法相比,具有較好的全局尋優(yōu)能力。如:遺傳算法、蟻群算法、粒子具有較好的全局尋優(yōu)能力。如:遺傳算法、蟻群算法、粒子群優(yōu)化算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、模擬退火算法等。群優(yōu)化算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、模擬退火算法等?;诰钟蛩阉鞯闹悄軉l(fā)式調(diào)度方法Weng-Tat ChanWeng-Tat Chan、David K.H.ChuaDavid K.H.Chua和和Govindan KannanGovindan Kannan對采對采用遺傳算法進(jìn)行工程項目中的資源安排進(jìn)行了比較詳盡的介用遺傳算法進(jìn)行工程項目中的資源安排進(jìn)行了比較詳盡的介紹。紹

10、。基于局域搜索的智能啟發(fā)式調(diào)度方法王唯新等學(xué)者針對單項目資源均衡優(yōu)化在企業(yè)實際應(yīng)用中王唯新等學(xué)者針對單項目資源均衡優(yōu)化在企業(yè)實際應(yīng)用中的不足的不足, ,提出了多項目資源均衡優(yōu)化的概念提出了多項目資源均衡優(yōu)化的概念, ,建立了多項目資建立了多項目資源均衡問題模型。在此基礎(chǔ)上給出一種遺傳算法的求解方法源均衡問題模型。在此基礎(chǔ)上給出一種遺傳算法的求解方法, ,在算法中有效地利用了網(wǎng)絡(luò)計劃圖的拓?fù)渑判蛟谒惴ㄖ杏行У乩昧司W(wǎng)絡(luò)計劃圖的拓?fù)渑判? ,減少了遺傳操減少了遺傳操作過程中非法個體的修復(fù)計算量作過程中非法個體的修復(fù)計算量, ,加快了算法的收斂速度。實加快了算法的收斂速度。實例計算表明例計算表明,

11、,多項目資源均衡優(yōu)化可以有效地實現(xiàn)整個企業(yè)資多項目資源均衡優(yōu)化可以有效地實現(xiàn)整個企業(yè)資源的均衡配置源的均衡配置, ,遺傳算法在求解該問題時具有可行性和高效性。遺傳算法在求解該問題時具有可行性和高效性?;诰钟蛩阉鞯闹悄軉l(fā)式調(diào)度方法謝潔銳等學(xué)者詳細(xì)說明了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法解決有限資源均衡謝潔銳等學(xué)者詳細(xì)說明了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法解決有限資源均衡問題問題. .首先提出增廣置位矩陣首先提出增廣置位矩陣, ,描述了資源均衡的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表描述了資源均衡的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表示示, ,使得神經(jīng)元的輸出和問題的解彼此對應(yīng)起來使得神經(jīng)元的輸出和問題的解彼此對應(yīng)起來; ;然后在時間然后在時間和資源約束下利用多種技巧構(gòu)造網(wǎng)絡(luò)的能量函數(shù)和

12、資源約束下利用多種技巧構(gòu)造網(wǎng)絡(luò)的能量函數(shù), ,使其能量最使其能量最小值對應(yīng)于資源最均衡的狀態(tài);并且提出基于小值對應(yīng)于資源最均衡的狀態(tài);并且提出基于“權(quán)值狀態(tài)發(fā)權(quán)值狀態(tài)發(fā)生器生器”的離散的離散HopfieldHopfield與模擬退火算法與模擬退火算法(DHNN-SA)(DHNN-SA)融合的鑲嵌融合的鑲嵌式混合結(jié)構(gòu)式混合結(jié)構(gòu), ,從本質(zhì)上提高了網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化質(zhì)量從本質(zhì)上提高了網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化質(zhì)量; ;最后設(shè)計了資最后設(shè)計了資源優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬程序。源優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬程序?;诰钟蛩阉鞯闹悄軉l(fā)式調(diào)度方法優(yōu)缺點智能啟發(fā)式調(diào)度方法每種算法都有它們的獨特性,也有致智能啟發(fā)式調(diào)度方法每種算法都有它們的獨特性

13、,也有致命的弱點,特別是規(guī)模較大的復(fù)雜問題,任何一種單一的算命的弱點,特別是規(guī)模較大的復(fù)雜問題,任何一種單一的算法都會面臨優(yōu)化性能和時間性能的兩方面的約束。此外,智法都會面臨優(yōu)化性能和時間性能的兩方面的約束。此外,智能仿生算法是一類啟發(fā)式的搜索方法,很多是基于求解問題能仿生算法是一類啟發(fā)式的搜索方法,很多是基于求解問題的滿意解來設(shè)計的,因此,它是從個案和實例出發(fā)的一種實的滿意解來設(shè)計的,因此,它是從個案和實例出發(fā)的一種實際方法,理論研究通常滯后于求解過程。智能仿生算法有很際方法,理論研究通常滯后于求解過程。智能仿生算法有很多研究成果,但由于很多方法受到各種條件的限制或者只是多研究成果,但由于很多方法受到各種條件的限制或者只是針對某種特定問題,在系統(tǒng)性、收斂性和欺騙性等方面仍然針對某種特定問題,在系統(tǒng)性、收斂性和欺騙性等方面仍然存在著很多缺陷。因此,對智能仿生算法的理論研究還有待存在著很多缺陷。因此,對智能仿生算法的理論研究還有待于進(jìn)一步深入。于進(jìn)一步深入。本人首先以工期固定本人首先以工期固定- -資源均衡為目標(biāo),選擇衡資源均衡為目標(biāo),選擇衡量資源均衡性的資源強度方差作為評價函數(shù)指標(biāo),量資源均衡性的資源強度方差作為評

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