多项目资源管理有时需要采用一种资源专享-转移策略,该策略下可更新资源在多项目之间不共享,但在当前项目完工之后其资源可以转移至其它还未开始的项目。针对这一实际问题的理论研究非常有限。考虑活动工期的不确定性,从时差效用函数视...多项目资源管理有时需要采用一种资源专享-转移策略,该策略下可更新资源在多项目之间不共享,但在当前项目完工之后其资源可以转移至其它还未开始的项目。针对这一实际问题的理论研究非常有限。考虑活动工期的不确定性,从时差效用函数视角评价项目调度计划的鲁棒性,在考虑拖期成本-鲁棒性的多目标问题框架下,构建了一个资源专享-转移视角下的多项目资源分配(战术层)与鲁棒调度(运作层)双层决策优化模型。针对模型的NP-hard性质和多目标组合优化特征,设计了一种新的自适应大邻域搜索(adaptive large neighborhood search, ALNS)算法求解模型。该算法采用“项目-缓冲-资源-活动”列表的混合编码表示问题可行解,提出基于四类列表的destroy-repair邻域结构,设计一种超体积指标进行自适应搜索以提高算法性能。最后,为了验证ALNS算法的适用性和有效性,设计一种NSGA-II算法作为比较基准,通过大规模仿真实验对算法性能进行了对比分析,并探索工期不确定水平对多项目调度方案鲁棒性的影响。展开更多
文摘多项目资源管理有时需要采用一种资源专享-转移策略,该策略下可更新资源在多项目之间不共享,但在当前项目完工之后其资源可以转移至其它还未开始的项目。针对这一实际问题的理论研究非常有限。考虑活动工期的不确定性,从时差效用函数视角评价项目调度计划的鲁棒性,在考虑拖期成本-鲁棒性的多目标问题框架下,构建了一个资源专享-转移视角下的多项目资源分配(战术层)与鲁棒调度(运作层)双层决策优化模型。针对模型的NP-hard性质和多目标组合优化特征,设计了一种新的自适应大邻域搜索(adaptive large neighborhood search, ALNS)算法求解模型。该算法采用“项目-缓冲-资源-活动”列表的混合编码表示问题可行解,提出基于四类列表的destroy-repair邻域结构,设计一种超体积指标进行自适应搜索以提高算法性能。最后,为了验证ALNS算法的适用性和有效性,设计一种NSGA-II算法作为比较基准,通过大规模仿真实验对算法性能进行了对比分析,并探索工期不确定水平对多项目调度方案鲁棒性的影响。
