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基于净现值的资源受限型项目调度问题研究

李诗娴  
【摘要】:在以往的研究中,资源受限型项目调度问题主要以工期最短或资源均衡等作为优化目标。但伴随着较高的利率与昂贵的融资费用,项目的净现值最大化可能成为一个更为合理的标准。然而目前有关该问题的研究深度,模型完善度,以及解决该问题可采用的技术方法,都相对不足,有待开发。 本文对净现值最大化为目标的资源受限型项目调度问题展开了研究,将在实际工程中对最终净现值产生影响的多种因素纳入到数学模型的研究中来,如模式选择,支付进度,支付方式等。同时,鉴于该模型属于NP-hard问题,计算复杂求解困难,只能根据问题实例的特点来选择相应的算法,所以设计了其不同形式下适宜的启发式求解方法。并采用大量算例来测试算法的性能,力争为项目管理的最优决策和实施提供定量化的理论依据,为优化调度软件的开发提供研究基础。本文的主要工作和创新如下: (1)对以净现值为目标的单模式资源受限型项目调度问题开发了改进的启发式算法。通过将双向生成机制与递归前进/后退机制嵌入到分散搜索算法中,来扩大分散搜索算法的搜索范围和提高解的质量,改善了分散搜索算法的使用效果。同时测试了自生成的数据集,来说明对资源受限项目净现值结果优化的贡献。 (2)针对执行模式存在多样性,将资源受限型项目调度问题从单模式引入到多模式的环境进行研究。蚁群系统是处理多模式资源受限型项目调度问题相对成熟的算法。本文利用其支持使用域的特点,对模型建立八种不同侧重点的启发式优先规则,来比较蚁群算法在不同规则下对净现值求解效率的影响。 (3)在多模式的资源受限型项目调度问题中,其支付进度的不同也会对项目最终净现值产生影响。提出将支付进度分为四种形式考虑进模型中,分别为一次性支付,基于进展支付,基于固定时间间隔,和基于时间进度支付等四种支付进度来进行研究。同时,利用遗传算法对提出的基于支付进度的模型进行测试研究,为遗传算法在此领域的进一步应用提供了定量化的决策参考依据。 (4)将支付方式纳入多模式资源受限型项目调度问题的研究,综合考虑了现金与承兑汇票等两种不同的支付方式对净现值的影响,以及现金支付比例和利率对汇票影响净现值效果的大小做了研究。通过禁忌算法使不同的目标函数及复杂约束的问题可以用统一的方式进行计算,并用项目算例验证分析出项目净现值与利率、汇票持续期及现金比率之间的关系。


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