項目調度的數(shù)學模型與啟發(fā)式算法

第1章 項目計劃與項目調度
1．1 項目計劃
1．2 項目調度
1．3 多項目管理
第2章 項目調度問題數(shù)學模型
2．1 任務工期
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)先關系
2．2．2 資源約束
2．2．3 時間約束
2．3 目標函數(shù)
2．3．1 時間類目標函數(shù)
2．3．2 資源類目標函數(shù)
2．3．3 財務類目標函數(shù)
2．3．4 質量類目標函數(shù)
2．3．5 常規(guī)目標函數(shù)與非常規(guī)目標函數(shù)
2．4 單項目調度問題數(shù)學模型
2．4．1 基本模型
2．4．2 拓展模型
2．4．3 分類系統(tǒng)
2．5 多項目調度問題數(shù)學模型
第3章 項目調度問題特征參數(shù)與算例庫
3．1 單項目調度問題特征參數(shù)
3．2 單項目調度算例庫
3．2．1 Patterson算例庫
3．2．2 PSPLIB算例庫
3．3 多項目調度問題特征參數(shù)
3．4 多項目調度算例庫
3．4．1 構造方式
3．4．2 全因子多項目算例庫
第4章 項目網(wǎng)絡時間分析
4．1 任務開始時間
4．1．1 正向計算
4．1．2 逆向計算
4．2 任務時差
4．2．1 總時差
4．2．2 自由時差
4．2．3 安全時差
4．3 擴展分析
第5章 基于優(yōu)先規(guī)則的啟發(fā)式算法
5．1 進度生成機制
5．1．1 串行進度生成機制
5．1．2 并行進度生成機制
5．1．3 多項目進度生成機制
5．2 任務優(yōu)先規(guī)則
5．3 簡單啟發(fā)式算法
5．4 多項目調度抽樣算法
5．4．1 算法設計
5．4．2 算法測試與分析
第6章 正向逆向迭代算法
6．1 正向逆向調度
6．1．1 逆向調度算法
6．1．2 迭代算法
6．2 改進型迭代算法
6．2．1 基于局部搜索的迭代算法
6．2．2 逆向正向改進算法
6．2．3 改進算法的比較與應用
6．3 多項目調度迭代算法
6．3．1 算法流程
6．3．2 算法測試與分析
第7章 項目調度遺傳算法
7．1 遺傳算法
7．1．1 簡單遺傳算法
7．1．2 選擇算子
7．1．3 交叉算子
7．1．4 變異算子
7．2 單項目調度遺傳算法
7．2．1 編碼方案
7．2．2 其他部分
7．3 多項目調度遺傳算法
7．3．1 設計方案
7．3．2 算法測試與分析
第8章 項目調度蟻群算法
8．1 蟻群算法
8．1．1 螞蟻系統(tǒng)
8．1．2 蟻群系統(tǒng)
8．1．3 蟻群優(yōu)化算法
8．1．4 蟻群算法的改進
8．2 單項目調度蟻群優(yōu)化算法
8．3 多目標項目調度蟻群算法
8．3．1 多目標項目調度問題
8．3．2 多種群蟻群算法
8．3．3 算法測試與分析
第9章 項目調度粒子群優(yōu)化算法
9．1 粒子群優(yōu)化算法
9．1．1 粒子群優(yōu)化
9．1．2 算法流程
9．2 搶占式項目調度
9．3 搶占式項目調度粒子群優(yōu)化算法
9．3．1 編碼方案
9．3．2 進度生成機制
9．3．3 適應值函數(shù)
9．3．4 粒子更新機制
9．3．5 算法測試與分析
第10章 項目調度多智能體優(yōu)化算法
10．1 多智能體優(yōu)化
10．2 搶占式項目調度多智能體優(yōu)化算法
10．2．1 基礎服務平臺
10．2．2 智能體交互系統(tǒng)
10．2．3 協(xié)商過程
10．2．4 調度智能體
10．2．5 任務智能體
10．3 計算示例
10．3．1 初始化階段
10．3．2 再調度階段
10．3．3 迭代改進階段
第11章 多項目調度拍賣算法
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
1 1．2 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
第12章 項目組合選擇調度問題及算法
12．1 數(shù)學模型
12．2 雙層決策算法
12．2．1 上層決策
12．2．2 下層決策
12．3 計算測試與分析
12．3．1 算例設計
12．3．2 算法參數(shù)設計
12．3．3 計算結果分析
參考文獻