简介概要

资源受限多项目调度问题的两阶段算法

来源期刊:控制与决策2020年第8期

论文作者:陈俊杰 同淑荣 叶正梗 张静文 王曜 聂亚菲 张雨芊

文章页码:2013 - 2020

关键词:胜任力;研发项目群;项目调度;蚁群算法;串行调度生成机制;冲突消解;

摘    要:在资源受限项目调度问题中,将可更新资源进一步拓展为具有胜任力差异的人力资源,建立考虑胜任力差异的人力资源受限多目标项目调度问题模型.该模型是对传统多模式资源约束项目调度问题更接近研发项目群实际的扩展.针对模型提出两阶段优化算法,第1阶段是项目时序约束优化阶段,采用蚁群算法(ACO)进行任务列表的优化求解,通过对信息素增量规则的改进、串联进度生成机制(SSGS)及资源冲突消解策略的使用,使蚁群算法的求解效率和质量得以提高;第2阶段是资源约束优化阶段,以第1阶段求得的优化任务列表为输入,逐项对人力资源约束进行核查与调整,最终生成项目调度的优化方案.数值实验表明,考虑胜任力差异的数学优化模型更符合研发项目群管理实践,同时两阶段算法在求解质量方面具有良好性能.

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资源受限多项目调度问题的两阶段算法

陈俊杰1,同淑荣1,叶正梗2,张静文1,王曜3,聂亚菲1,张雨芊1

1. 西北工业大学管理学院2. 西北工业大学机电学院3. 中山大学管理学院

摘 要:在资源受限项目调度问题中,将可更新资源进一步拓展为具有胜任力差异的人力资源,建立考虑胜任力差异的人力资源受限多目标项目调度问题模型.该模型是对传统多模式资源约束项目调度问题更接近研发项目群实际的扩展.针对模型提出两阶段优化算法,第1阶段是项目时序约束优化阶段,采用蚁群算法(ACO)进行任务列表的优化求解,通过对信息素增量规则的改进、串联进度生成机制(SSGS)及资源冲突消解策略的使用,使蚁群算法的求解效率和质量得以提高;第2阶段是资源约束优化阶段,以第1阶段求得的优化任务列表为输入,逐项对人力资源约束进行核查与调整,最终生成项目调度的优化方案.数值实验表明,考虑胜任力差异的数学优化模型更符合研发项目群管理实践,同时两阶段算法在求解质量方面具有良好性能.

关键词:胜任力;研发项目群;项目调度;蚁群算法;串行调度生成机制;冲突消解;

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