工期固定――资源均衡优化方法的改进-免费论文
工期固定――资源均衡优化方法的改进
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气翟盖甍尹翟年月建筑技术’“”工期固定――资源均衡优化方法的改进张厚先杨昭兰南京工程学院建筑工程学院南京关键词网络计划工期固定――资源均衡优化规程中图分类号文献标识码文章编号―目前。&&&&网络计划技术是建筑业安排施工进度的常用方法是高等学校土木工程专业专业教育的重要内容。&&&&也是全国施工企业项目经理培训、全国注册监理工程师考试及全国注册建造师考试等的重要内容。&&&&工程网络计划技术规程厂’―解网络计划“工期固定――资源均衡优化”的方法以下简称规程方法是削高峰法。&&&&即优先后移剩余机动范围大且满足削峰目标的工作剩余机动范围△正弓一瓦一邵一珀其中兀为高峰时段的最后时刻。&&&&削峰目标按尽可能均衡掌握优化过程中削峰目标不断变化。&&&&当△正一时停止优化。&&&&目前网络计划的工期固定――资源均衡优化。&&&&还多用方差法。&&&&规程方法算例初始网络图如图。&&&&其中箭线上为工作资源量箭线下为工作持续时间括号内为工作总时差。&&&&以下为按规程方法逐步进行的优化结果。&&&&优化过程共分步为节省篇幅第三步至第八步图略进行了简化说明。&&&&第一步降为△死一―△死一―一妯一―△一―后移。&&&&得图高峰值为。&&&&第二步降为△疋巧一△疋一―一△以庐一―后移得图高峰值为。&&&&第三步降为后移工作―后移可降高峰值为。&&&&第四步降为后移工作―后移可降高峰收稿日期作者简介张厚先俳男南京工程学院建筑工程学院副院长副教授硕士南京市江宁大学城―时间一上喃、、一、‖一丫计一小娟》‖√’扩昶旷√一一醒州●¨蝴¨资源量图初始网络图时间―缶Ⅳ由‘一―一―、翼、√蘸、厂玎州厂‖弋犷鼍――‖一、一¨饥¨¨‘资源量图资源高峰降为目标的优化时间伽――上曲‘一厶一厶搿厶芸一丫犷‖―昶飞、厂刖一、一一‖剪王一¨州、资源量图资源高蜂降为目标的优化值为。&&&&第五步降为后移工作一后移高峰值为。&&&&第六步降为后移工作后移高峰值为。&&&&第七步降为后移工作―后移高峰值为　万方数据????建筑技术第卷。&&&&第八步降为后移工作―后移高峰值为。&&&&第九步降为后移工作后移得图高峰值为。&&&&时『日●一一’一咒弋裂√上商厂《‖小一一℃少沙一删‘‘一资源蜀图资源高峰降为目标的优化第十步降为△乃一―一△死一一一△艮一―后移后移工作后移得图可降高峰值为。&&&&时『日】。&&&&上、一厂――’一‰、厶隧√一叫∽删‘、剞一雨沙上一。&&&&《源量图资源高峰降为目标的优化第十一步降为△乃一一一△‰一―一乃一―一没有后移目标优化终止。&&&&即图的高峰值为最优。&&&&方差法存在的问题●■一方差法以均方差矿专艺尺。&&&&一。&&&&为均衡标准』工作在自由时差应用总时差内后移、、、……计算矿的最大变化值矿越小则资源越均衡变大则终止后移。&&&&方差法存在三方面问题第一资源均衡的标准模糊第二繁复的工作难以用手工完成第三工程项目的施工规律是开工初期和接近竣工的尾期同时进行的工作较少对应的资源需求量较小而施工中期同时进行的工作较多。&&&&对应的资源需求量较大即呈现山包状的资源需求曲线。&&&&方差法无法反映该趋势。&&&&工期固定――资源均衡优化的计算机方法实际工程中网络的优化手工几乎无法完成须使用计算机。&&&&关键是计算机优化方法使用的原理要正确。&&&&以下是本文推荐的“工期固定――资源均衡优化”的计算机方法框图图。&&&&用“工期固定――资源均衡”优化的计算机方法。&&&&对本文“规程方法算例”的优化结果为图所示。&&&&图的资源与图相比资源高峰值减少了故更加均衡。&&&&也可以认为本结果为规程方法进行“工期固定――资源均衡优化”时允许左移某些工作而得到的更优结果。&&&&匝亟夏圈统计资源量≤墼一匾巫霄群圃在范围△内右移工作一图工期固定――资源均衡优化的计算机方法框图时『一上、厶’葡、、厂、厶一泥五耳一Ⅵ一℃少一‘矸厂永沙一‘‘努源量图“规程方法算例”的计算机方法结果结论本文通过优化实例指出了工程网络计划技术规程―解网络计划工期固定――资源均衡优化的削高峰法存在的问题同时也指出了解网络计划工期固定――资源均衡优化的方差法存在的问题。&&&&最后本文提出了解决上述问题的计算机方法。&&&&网络计划工期固定――资源均衡优化的削高峰法以及工程网络计划技术规程―的完善对于规范网络计划技术的学习及应用具有重要意义。&&&&参考文献【】刘宗仁土木工程施工北京高等教育出版社【】全国建筑施工企业项目经理培训教材编辑委员会施工组织设计与进度管理北京中国建筑工业出皈社工程网络计划技术规程厂一【】毛鹤琴土木工程施工北京中国建筑工业出版社【】中国建设监理协会建设工程进度控制北京中国建筑工业出版社　万方数据工期固定――资源均衡优化方法的改进作者张厚先 杨昭兰 Zhang Houxian Yang Zhaolan作者单位南京工程学院建筑工程学院211167南京刊名建筑技术英文刊名ARCHITECTURE TECHNOLOGY年卷期2009404被引用次数1次 1.刘宗仁 土木工程施工 20032.《全国建筑施工企业项目经理培训教材》编辑委员会 施工组织设计与进度管理 19953.JGJ/T 121-1999.工程网络计划技术规程4.毛鹤琴 土木工程施工 20045.中国建设监理协会 建设工程进度控制 2003 1.期刊论文 张凯.赵国荣.ZHANG Kai.ZHAO Guo-rong 粒子群优化算法在网络计划资源优化中的应用 -海军航空工程学院学报2008231 对粒子群优化算法在网络计划资源优化中的应用进行了探讨首先介绍了粒子群优化算法的基本原理给出了网络计划中工期固定-资源均衡优化问题的优化目标和数学模型然后详细介绍了粒子群优化算法实现网络计划资源优化的算法流程及其编程实现对典型网络计划进行优化的结果表明粒子群算法可以较好地实现网络计划资源优化.2.学位论文 宋述杰 基于基因算法的多工况多资源均衡优化研究 2009 资源是影响项目进度、工期、成本的重要因素资源计划的成败将会造成工程项目进度和投资目标的实现与否对于大型项目尤其如此。&&&&“工期固定-资源均衡”优化是资源优化问题亟待研究的问题之一。&&&&本文结合工程应用实际针对以往“工期固定-资源均衡”优化问题研究中的假定条件提出了多工况多阶段概念和理论。&&&&本文按照生产要素六元理论重新审视了工程项目中的资源的内涵和外延通过对资源的透析认识开拓了资源均衡优化问题的新视角。&&&&根据工程实际研究了多工况多阶段多资源均衡优化建立优化模型并应用基因算法GO对该问题进行了求解。&&&&主要研究内容包括ltbrgt　　 第一章绪论介绍了提出的问题以及研究现状。&&&&通过分析目前网络计划资源均衡优化的研究现状和发展趋势指出了目前的研究存在的不完善之处在此基础上提出了本文研究的课题--基于基因优化算法的多工况多资源多阶段网络计划资源均衡优化研究。&&&&ltbrgt　　 第二章介绍了工期固定一资源均衡优化基础理论和进化算法及其理论基础。&&&&ltbrgt　　 第三章研究了工程项目的多工况、多阶段动态控制和多资源理论。&&&&ltbrgt　　 第四章建立了资源均衡优化模型和基因优化算法求解过程。&&&&从算法的提出、基本原理、模型选择方面加以介绍。&&&&并与其他遗传算法进行了比较通过比较得出应用基因算法GO求解网络计划资源均衡优化的优势所在及其用于工程项目多目标优化的价值和巨大的发展潜力。&&&&ltbrgt　　 第五章选用实例和编程实现。&&&&选取实例运用MATLAB编程实现求解通过具体的工程实例对模型的有效性和实用性进行了验证。&&&&ltbrgt　　 第六章对本文进行了总结和分析列举了主要工作和成果同时针对未尽之处进行了剖析和展望。&&&&3.学位论文 李向 遗传算法及在计划评审技术PERT中的应用研究 2008 计划评价与审查技术Program Evaluation and Review TechniquePERT是20世纪50年代中期发展起来的一种科学的计划管理技术它是一种从任务的总进度着眼针对任务的组织计划、任务的实施及其指挥调度而把任务在完成过程中所采取的技术上和组织上的设想及其内在协同关系定量地描述出来通过分析计算、优化处理以求对技术、人力、资金、物资等资源在需要和可能之间不断加以协调平衡的组织管理技术。&&&&计划评价与审查技术的核心是网络计划技术在网络计划技术中最核心和最复杂的问题就是网络计划的调度优化问题它决定了工程项目利润的高低。&&&&在长期的实践应用中网络计划优化基本都采用了运筹学中的瞬络计划技术以及数学规划等方法但是这些方法存在很多缺陷。&&&&遗传算法是一种并行的全局搜索的高效求解问题的方法其本质上就是处理离散优化搜索问题的它不要求问题空间的连续性不需要梯度信息其鲁棒性Robust已经得到了证实在处理大型复杂优化问题上已经取得了显著的成绩所以在解决较大规模网络计划的多目标综合优化问题时具有其它方法无法比拟的优势。&&&& 在计划评价与审查技术中网络计划优化问题从优化问题分类的角度看是一个离散的组合优化问题。&&&&在长期的实践应用中网络计划优化基本都采用了运筹学中的网络计划技术以及数学规划等方法到目前为止解决网络计划优化问题的典型方法有网络计划技术、分支定界算法、启发式算法、智能优化算法等。&&&& 1.网络计划技术 最常见的网络计划进度优化方法是2003年自思俊提出的强制缩短法即采取措施使网络计划中的某些关键工作的持续时间尽可能缩短。&&&&目前关于工期进度优化方法的研究思路也集中于不断改进强制缩短法力求在优化项目工期的同时使所增加的额外成本最小。&&&&吴育华等学者提出了割集平行路线差额法解决工期优化的算法。&&&&刘津明运用“最大流最小截”理论研究了工期―成本非线性交化时工期优化的算法思路。&&&&随着现代信息技术的日益成熟使用Management scientist等软件可以非常迅捷的求出基于上述强制压缩法进行进度优化的最优结果。&&&& 2. 分支定界算法 分支定界算法是求解NP-hard问题的一种有效方法其基本思想是利用搜索树将问题的解空间按照一定的规则分割成子空间分支过程再利用合理的定界方法排除那些不必再进行搜索的子空间定界过程实现缩小有效搜索空间的目的。&&&& 3.启发式算法 启发式算法主要有基于优先规则的启发式算法和采样算法。&&&&基于优先规则的启发式算法由两个要素组成计划生成方案和优先规则。&&&&计划生成方案可分为串行调度方案Sedal Scheduling Scheme简称SSS和并行调度方案Parallel Scheduling Scheme简称PSS两种方法都是对一个不完全计划进行扩展直至生成一个完全计划。&&&&采样算法一般使用一种计划生成方案和一条优先规则。&&&&在调度过程中不直接使用优先权系数而是根据优先权系数vj计算工作j被调度的概率φj再根据φj调度En中的工作。&&&&根据φj计算方法的不同采样算法可分为随机采样算法RandomSampling简称RS、带有偏好的随机采样算法Biased Random Sampling简称BRS和基于后悔值的随机采样算法Regret-Based Random Sampling简称RBRS。&&&& 4.智能优化算法 近年来模拟退火Simulated annealing简称SA、禁忌搜索Tabu Search简称TS和遗传算法Genetic algorithm简称GA等智能优化算法在求解组合优化问题方面显示出了较强的能力在求解网络计划优化方面也有了一些应用。&&&&针对网络计划优化的智能优化算法主要包括以下要素1编码按照某种对应规则与惟一可行调度计划相对应的一组代码2解码采用一定规则将编码转换为可行调度计划的过程3初始解采用其他方法得到的一组编码对应初始的可行调度计划4邻域解一组编码经过一步特别定义的操作所能得到的所有新的编码的集合。&&&& 其中尤以网络计划技术的应用最为广泛但是这种基于直观推理和逻辑分析基础之上的传统方法存在着一定的缺陷。&&&&首先它在解决网络计划优化中的各个问题时具有很强的针对性不能同时解决多方面的问题其次它在处理工作繁多、逻辑复杂的问题时效率较低同时很多模型和方法都是基于很具体的某种类型的网络计划而不能应用于所有的工程项目。&&&&因此当对于工作繁多、逻辑复杂的网络优化问题传统的各种优化方法如线性规划的单纯形法非线性的分枝定界法动态规划法各种启发式算法填谷消峰法等一般都无法承受其计算的复杂程度并且优化的效果受到一定的限制所以本文选择用遗传算法来研究网络计划优化问题。&&&& 论文利用遗传算法对计划评价与审查技术中的优化问题进行研究主要研究内容如下 首先本文对项目调度问题的基本概念和研究现状进行了简要阐述对项目调度问题的分类和数学模型进行了讨论对遗传算法的有效性理论依据---模式定理和积木块假设进行了理论性论述。&&&& 其次本文详细论述了利用改进遗传算法对单项目网络计划调度优化问题进行了应用研究。&&&& 1.对单项目网络计划中资源优化问题进行了研究针对资源优化中的资源均衡和资源受限工期最短两个问题分别建立了遗传算法模型进行求解 2.研究了时间费用优化问题针对时间与费用的两种常见关系――连续型和离散型分别设计了对应的遗传算法优化方法 3.对时间、费用和资源三个目标建立了一个多目标综合优化的遗传算法模型用遗传算法对其进行综合优化。&&&&针对以上每个问题本文分别举出了应用实例对遗传算法的效果进行了验证。&&&& 本文重点讨论了利用改进遗传算法对多项目网络计划调度优化问题进行了应用研究。&&&& 1.对资源受限的多项目调度问题进行求解建立了新的优化模型提出了新的改进遗传算法优化方法并与其它启发式方法进行了对比分析 2.提出了多项目的资源均衡优化的遗传算法方法 3.对时间和资源均衡两个目标建立综合优化模型进行优化并结合应用实例通过对结果的对比分析证明本文所设计的算法的正确性与高效性。&&&& 论文对每个方面的模型都进行了案例分析计算分析和计算的结果不仅验证了模型的正确性、求解的高效性还在一定程度上证明了模型的实际应用价值。&&&& 本文基于改进遗传算法对计划评价与审查技术中的网络计划调度优化问题进行了研究其中对单项目网络计划进行综合优化及对多项目网络计划进行时间和费用的优化是本文的难点也是本文的创新之处。&&&&论文的主要创新如下 1.针对单项目网络综合优化问题提出了利用改进的遗传算法进行综合优化的方法。&&&& 结合网络优化问题自身的特点提出了分阶段的综合优化模型。&&&&首先进行资源约束下的费用优化然后进行资源均衡优化。&&&&资源约束下的费用优化方法将费用优化和资源有限时间最短优化方法进行了有机结合在进化过程中前者为后者提供了工作的时间和资源信息以及选择个体的标准信息后者为前者提供了资源的约束使得费用优化过程中的每个个体都能够满足资源的限制最终求出满足约束条件的最低费用。&&&&第二阶段主要进行资源均衡优化。&&&&从第一阶段得到工程的工期以及工作的时间费用等信息采用工期固定、资源均衡优化的优化方法。&&&&实例证明该方法能够在各个目标之间进行协调取得较好的综合优化效果。&&&& 2.建立了资源受限的多项目调度问题的模型提出了利用混合遗传算法进行多项目调度优化的新方法。&&&& 通过动态建立十字链表来存储各个项目中工作之间的相互约束关系然后将所有项目的工作混合在一起进行编码。&&&&初始化分两部分进行首先应用十多种比较常见的启发式方法按照启发式规则来生成一部分染色体然后应用完全随机选择的方法生成另外一部分染色体。&&&&遗传算子操作采用基于广泛搜索的交叉算子和集中搜索的基于邻域的变异算子评价函数采用权重系数的方法将三个工期目标转化为一个加权目标对最终结果进行评价。&&&&选择算子采用比例选择法与最优保存策略相结合的方法。&&&&此方法克服了两层决策模型的某些不足而且不需要在编制网络计划时通过添加虚工作将所有项目的网络计划图合并为一个。&&&&对比实验表明此方法与其它15种启发式方法相比取得了较好的优化结果。&&&& 3.提出了资源受限的多项目调度优化与资源均衡优化问题相结合的双目标优化方法。&&&& 首先对网络计划中的资源分配问题进行了优化该问题分为两种类型一种是工期固定情况下的资源均衡优化解决了多种资源均衡优化的问题另一种是资源有限工期最短优化在参考前人文献的基础之上有效的用混合遗传算法求解了该问题。&&&&然后对网络计划中的费用问题进行了优化针对费用优化中工作持续时间与费用的关系.
【】【】【】【】【】“工期固定,资源均衡”优化的后移差法--《工业工程》2008年03期
“工期固定,资源均衡”优化的后移差法
【摘要】：针对现有最小平方和法寻优速度慢、精度不高的不足,在已有以方差作为衡量资源均衡效果分析的基础上,提出了后移差的概念,给出了后移差的计算公式,并指出可以后移差作为选择工作及后移时间的依据,最后通过算例验证了这一方法的有效性。
【作者单位】：
【关键词】：
【分类号】：TU721.3【正文快照】：
网络计划的资源优化就是要解决资源的供需矛盾或实现资源的均衡利用。通常,资源优化有2个目标:一是工期固定时,如何合理安排各项工作的开工时间和完工时间,使得整个网络计划期内的资源需要量比较均衡;另一个是在资源供应有限的情况下,如何合理安排各项工作的进度,使网络计划
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