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基于多优先规则启发式的分布式多项目随机调度

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系统工程理论与实践 2021年第12期41卷 3294-3303页

作者：刘东宁徐哲北京航空航天大学经济管理学院北京100191

在活动工期不确定的分布式多项目调度问题中,以最小化期望总拖期成本为目标,设计基于多优先规则启发式的动态调度算法,在每个决策点分别以不同的多优先规则启发式决策候选活动和协调候选活动间的全局资源冲突.此外,考虑到管理者信息披... 详细信息

在活动工期不确定的分布式多项目调度问题中,以最小化期望总拖期成本为目标,设计基于多优先规则启发式的动态调度算法,在每个决策点分别以不同的多优先规则启发式决策候选活动和协调候选活动间的全局资源冲突.此外,考虑到管理者信息披露的策略性行为,设计了支付协商过程,以对抗两个项目问题中管理者的投机行为.开展了详细的计算实验研究,结果表明:在五种活动工期分布下,本文算法可以有效降低总拖期成本的期望值;在工期常分布下,本文算法更新了相关研究中的最优结果.另外,实验还分析了两个项目问题中的管理者在协商过程中的策略性行为对多项目调度的影响,从成本的角度分析了管理者的占优行为策略及对应的多项目调度求解质量.

关键词：分布式多项目调度优先规则启发式算法不确定工期行为分析

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一种模糊项目调度问题的变宽Beam Search算法

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控制理论与应用 2007年第4期24卷 630-633页

作者：程序吴澄清华大学自动化系北京100084

具有弹性约束和模糊工期的项目调度问题是一类具有实际应用意义但难于解决的问题.传统BS(Beam Search)方法存在常数线宽大小影响求解效果的问题.本文建立了此类项目调度问题的模型,并将序优化理论思想与BS方法结合,提出一种通过计算和... 详细信息

具有弹性约束和模糊工期的项目调度问题是一类具有实际应用意义但难于解决的问题.传统BS(Beam Search)方法存在常数线宽大小影响求解效果的问题.本文建立了此类项目调度问题的模型,并将序优化理论思想与BS方法结合,提出一种通过计算和改变线宽,兼顾解的质量和求解速度的变宽BS调度算法.仿真计算结果表明,该算法能够在较短时间内得到满意的调度结果,适用于实际模糊项目调度决策.

关键词：项目调度柔性约束不确定工期集束搜索

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考虑转移时间的分布式资源受限多项目鲁棒调度优化

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中国管理科学 2024年

作者：徐哲有维宝赵松郭松清苏艺璇北京航空航天大学经济管理学院中国航空综合技术研究所

在分布式资源受限多项目调度问题中考虑资源转移时间，研究考虑活动工期不确定的鲁棒调度优化，以制定抵抗工期扰动能力强的多项目基线调度计划和资源转移计划。针对问题特点建立以单项目鲁棒性为优化目标的局部调度模型，并通过深度优... 详细信息

在分布式资源受限多项目调度问题中考虑资源转移时间，研究考虑活动工期不确定的鲁棒调度优化，以制定抵抗工期扰动能力强的多项目基线调度计划和资源转移计划。针对问题特点建立以单项目鲁棒性为优化目标的局部调度模型，并通过深度优化的分支定界算法生成插入时间缓冲的局部基线调度计划；考虑全局资源可用量约束，以多项目鲁棒性为优化目标建立全局协调决策模型，设计基于资源流网络构建的启发式资源分配算法有效协调全局资源的分配与转移。实验研究表明：多项目基线调度计划的鲁棒性会随着问题规模及工期不确定程度的增加而恶化；本文提出的两阶段算法与已有的分支定界算法及各类启发式算法相比，能够获得鲁棒性更强的基线调度计划；通过分析项目截止日期与按时完工概率之间的关系，为项目管理者确定合理的截止日期提供实际的参考建议。

关键词：分布式多项目调度资源转移时间不确定工期鲁棒调度两阶段算法

基于进化策略的多技能资源受限项目调度方法研究

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基于进化策略的多技能资源受限项目调度方法研究

作者：田源华中科技大学

学位级别：硕士

智能制造是我国制造业发展转型的重要战略,涵盖产品设计、生产、服务等诸多环节。排产与调度系统是实现决策智能化的重要一环,是智能制造的“关键大脑”。资源受限项目调度问题（Resource-constrained Project Scheduling Problem,RCPS... 详细信息

智能制造是我国制造业发展转型的重要战略,涵盖产品设计、生产、服务等诸多环节。排产与调度系统是实现决策智能化的重要一环,是智能制造的“关键大脑”。资源受限项目调度问题（Resource-constrained Project Scheduling Problem,RCPSP）源自项目管理的实践,旨在满足资源约束和时序约束的情形下,合理地安排各任务的开始时间和资源计划,以达到某种优化目标,如最短工期、最低成本等。多技能资源受限项目调度问题（Multi-skill RCPSP,MS-RCPSP）是RCPSP在资源特性上的扩展问题,通过引入技能的概念,建立任务-资源间的技能匹配,适用于多技能人力资源和多用途设备的调度,如软件开发、移动生产线装配、多功能无人机田间作业管理等,具有更强的实用意义。当前MS-RCPSP的研究存在如下局限性:（1）优化目标以单目标为主,多目标较少;（2）多数研究的问题假设建立在确定性环境中,即问题参数在求解前已知且不会发生变化,不确定性环境下调度问题的研究较少;（3）已有的元启发式算法设计很少考虑MS-RCPSP的问题特性,仅停留在通用算子的应用层面。本文研究了MS-RCPSP及扩展问题,从单目标、多目标和不确定工时三个方面开展研究,并以元启发式算法进化策略（Evolution Strategy,ES）为基础进行求解,设计了考虑问题特性的变异算子和更高效的编解码方案。研究内容如下:针对以最短工期为优化目标的MS-RCPSP,提出进化策略算法（ES）进行求解。首先,采用资源列表编码个体以及基于左移和任务序列贪婪策略解码个体;然后,采用资源负载平衡的初始化策略来获得高质量的初始化种群;接着,基于MS-RCPSP理想调度方案的特性,提出基于关键资源的重分配操作算子来提高算法的搜索能力。在实验仿真中,ES与GA、DEGR和DOMVO算法进行对比,验证ES在求解单目标MS-RCPSP上的有效性和优越性。针对最短工期和最小成本的多目标MS-RCPSP,提出多目标进化策略算法（MOES）进行求解。首先,根据多目标优化要求和MS-RCPSP存在部分无紧后集任务的特性,设计局部任务列表+全资源列表的编码方案以及基于修复和贪婪策略的串行解码方案,新的编码策略在保持较大搜索空间的同时去除了潜在的质量较差的解,新的解码策略能够修复不满足紧前关系的任务列表并生成可行的调度方案;然后,采用帕累托存档保存在搜索过程中找到帕累托最优解;其次,选择算子采用快速非支配排序和拥挤度算子,从帕累托存档中选出有潜力的个体参与后续的迭代;最后,变异算子中使用交换算子搜索任务列表,重分配算子搜索资源列表。在实验仿真中,本文引入NTGA和MOFOA算法进行对比。考虑到多目标优化的评价多元化,本文从收敛性、均匀性等多个指标对获得的解集进行全面评价。实验结果证明MOES算法在求解双目标MS-RCPSP问题的有效性和优越性。针对随机工时的MS-RCPSP,提出基于场景的多目标进化策略算法（S-MOES）进行求解,引入递增的场景管理以节省评估函数的计算量。通过与确定性问题下的MOES在多种随机变量下的对比,验证S-MOES的有效性。最后,以某公司智慧仓储改造项目为例,验证了随机工时MS-RCPSP模型的可行性和S-MOES算法的有效性。

关键词：多技能多目标不确定工期资源受限项目调度元启发式算法进化策略