資源受限多項目調(diào)度的模型與方法

內(nèi)容概要

　　本書共三大部分，計十一章。各章基本上都是先介紹單項目調(diào)度，然后再拓展到多項目調(diào)度。 　　第一部分，包括第1到3章，介紹項目調(diào)度研究所涉及的問題；第二部分，包括第4到8章，涉及項目調(diào)度的各類傳統(tǒng)技術(shù)和主流啟發(fā)式算法；第三部分，包括第9到11章，介紹項目調(diào)度的元啟發(fā)式算法和拍賣算法。

書籍目錄

第1章 項目計劃與項目調(diào)度1.1 項目計劃1.2 項目調(diào)度1.3 多項目管理第2章 項目調(diào)度問題數(shù)學(xué)模型2.1 任務(wù)工期2.1.1 確定型時間估計2.1.2 概率型時間估計2.2 約束條件2.2.1 優(yōu)先關(guān)系2.2.2 資源約束2.2.3 時間約束2.3 目標(biāo)函數(shù)2.3.1 時間類目標(biāo)函數(shù)2.3.2 資源類目標(biāo)函數(shù)2.3.3 財務(wù)類目標(biāo)函數(shù)2.3.4 質(zhì)量類目標(biāo)函數(shù)2.3.5 常規(guī)目標(biāo)函數(shù)與非常規(guī)目標(biāo)函數(shù)2.4 單項目調(diào)度問題數(shù)學(xué)模型2.4.1 基本模型2.4.2 拓展模型2.4.3 分類系統(tǒng)2.5 多項目調(diào)度問題數(shù)學(xué)模型第3章 特征參數(shù)與問題庫3.1 單項目調(diào)度問題特征參數(shù)3.2 單項目調(diào)度問題庫3.2.1 Patterson問題庫3.2.2 PSPLIB問題庫3.3 多項目調(diào)度問題特征參數(shù)3.4 多項目調(diào)度問題庫3.4.1 構(gòu)造方式3.4.2 全因子多項目問題庫第4章 項目網(wǎng)絡(luò)時間分析4.1 任務(wù)開始時間4.1.1 正向計算4.1.2 逆向計算4.2 任務(wù)時差4.2.1 總時差4.2.2 自由時差4.2.3 安全時差4.3 擴(kuò)展分析第5章 關(guān)鍵鏈項目管理方法5.1 約束理論5.2 關(guān)鍵鏈與時間緩沖5.2.1 關(guān)鍵鏈5.2.2 時間緩沖5.2.3 時間緩沖估計5.3 對關(guān)鍵鏈方法的分析第6章 基于優(yōu)先規(guī)則的啟發(fā)式算法6.1 進(jìn)度生成機(jī)制6.1.1 串行進(jìn)度生成機(jī)制6.1.2 并行進(jìn)度生成機(jī)制6.2 任務(wù)優(yōu)先規(guī)則6.3 啟發(fā)式算法第7章 隨機(jī)抽樣算法7.1 多項目啟發(fā)式算法7.1.1 多項目進(jìn)度生成機(jī)制7.1.2 多項目調(diào)度優(yōu)先規(guī)則7.2 多項目抽樣算法7.3 算法測試與分析7.3.1 優(yōu)先規(guī)則的比較7.3.2 隨機(jī)抽樣算法的比較第8章 正向逆向迭代算法8.1 正向逆向調(diào)度8.1.1 逆向調(diào)度算法8.1.2 迭代算法8.2 改進(jìn)型迭代算法8.2.1 基于局部搜索的迭代算法8.2.2 逆向正向改進(jìn)算法8.2.3 改進(jìn)算法的比較與應(yīng)用8.3 多項目迭代算法8.3.1 算法流程8.3.2 算法測試與分析第9章 項目調(diào)度遺傳算法9.1 遺傳算法9.1.1 簡單遺傳算法9.1.2 選擇算子9.1.3 交叉算子9.1.4 變異算子9.2 項目調(diào)度遺傳算法9.2.1 編碼方案9.2.2 其他要素9.3 多項目調(diào)度遺傳算法9.3.1 設(shè)計方案9.3.2 算法測試與分析第10章 項目調(diào)度蟻群算法10.1 蟻群算法10.1.1 螞蟻系統(tǒng)10.1.2 蟻群系統(tǒng)10.1.3 蟻群優(yōu)化算法10.1.4 蟻群算法的改進(jìn)10.2 項目調(diào)度蟻群算法10.3 多目標(biāo)調(diào)度蟻群算法10.3.1 多目標(biāo)項目調(diào)度問題10.3.2 多種群蟻群算法10.3.3 算法測試與分析第11章 多項目調(diào)度組合拍賣算法11.1 拍賣理論與拍賣算法11.1.1 拍賣理論11.1.2 組合拍賣與優(yōu)化11.2 多單位組合拍賣算法11.2.1 拍賣品組合11.2.2 競買人效用11.2.3 拍賣人效用11.2.4 組合拍賣流程11.3 計算示例

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