不確定環(huán)境下任務(wù)可拆分資源受限項(xiàng)目調(diào)度問題的前饋調(diào)度研究.pdf

1、在現(xiàn)有資源受限項(xiàng)目調(diào)度問題研究(Resource-Constrained Project SchedulingProblem，RCPSP)中，同時考慮項(xiàng)目調(diào)度方案魯棒性、項(xiàng)目任務(wù)可拆分、決策環(huán)境模糊隨機(jī)性的研究還很鮮見。因此，本文以任務(wù)可拆分RCPSP為研究對象，以提高項(xiàng)目調(diào)度方案的魯棒性為目標(biāo)，綜合運(yùn)用模糊隨機(jī)理論、軟件編程及案例分析，對前饋調(diào)度是否能有效提高項(xiàng)目調(diào)度方案的魯棒性進(jìn)行研究。
　　首先，本文研究對象為不確定環(huán)境中的

2、經(jīng)典RCPSP。使用模糊隨機(jī)參數(shù)來描繪項(xiàng)目中各個任務(wù)工期的不確定和單位時間提供資源的不確定。以使項(xiàng)目調(diào)度方案中的自由緩沖量最大為目標(biāo)，建立了帶有模糊隨機(jī)變量的RCPSP魯棒模型，并通過實(shí)例驗(yàn)證“累計(jì)不穩(wěn)定權(quán)重和越大的任務(wù)優(yōu)先被調(diào)度”和“資源松弛”前饋調(diào)度策略能有效的加強(qiáng)調(diào)度方案的魯棒性，但同時會一定程度的增加項(xiàng)目的完工時間。其次，本文接著對模糊隨機(jī)環(huán)境下不考慮拆分成本的任務(wù)可拆分RCPSP魯棒性進(jìn)行了研究。第一步建立了一個帶模糊隨機(jī)變量

3、的兩階段任務(wù)可拆分RCPSP魯棒性模型，第一階段是以項(xiàng)目總工期最短為目標(biāo)的任務(wù)拆分模型，第二階段是以項(xiàng)目調(diào)度中的自由緩沖量最大為目標(biāo)的任務(wù)拆分后的RCPSP魯棒性模型。第二步將模型中的模糊隨機(jī)參數(shù)轉(zhuǎn)換成確定性參數(shù)。第三步使用領(lǐng)域搜索粒子群算法對項(xiàng)目中的任務(wù)進(jìn)行拆分后，通過實(shí)例驗(yàn)證了前文使用的兩種前饋調(diào)度策略能夠增大任務(wù)拆分后RCPSP的魯棒性，同時會增加項(xiàng)目的完工時間，但增加的時間比任務(wù)不拆分的調(diào)度方案時間要短。最后，本文對帶模糊隨機(jī)參

4、數(shù)的考慮拆分成本的任務(wù)可拆分RCPSP進(jìn)行了研究。第一步是建立了一個以拆分成本和項(xiàng)目工期為綜合目標(biāo)的不確定性調(diào)度模型，通過領(lǐng)域搜索粒子群算法對模型進(jìn)行優(yōu)化，確定項(xiàng)目中被拆分的任務(wù)。然后在以調(diào)度方案中自由緩沖量最大為目標(biāo)，驗(yàn)證了前文提到的兩種前饋調(diào)度策略能夠增加調(diào)度魯棒性。
　　全文對“累計(jì)不穩(wěn)定權(quán)重和越大的任務(wù)優(yōu)先被執(zhí)行”策略和“資源松弛”策略能夠增加不確定環(huán)境下的任務(wù)可拆分RCPSP的魯棒性進(jìn)行了研究，通過相關(guān)實(shí)例驗(yàn)證了這兩種前