资源受限多项目调度的模型与方法

出版时间：2010-9  出版社：浙江大学  作者：寿涌毅  页数：186  
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内容概要

　　本书共三大部分，计十一章。各章基本上都是先介绍单项目调度，然后再拓展到多项目调度。 　　第一部分，包括第1到3章，介绍项目调度研究所涉及的问题；第二部分，包括第4到8章，涉及项目调度的各类传统技术和主流启发式算法；第三部分，包括第9到11章，介绍项目调度的元启发式算法和拍卖算法。

书籍目录

第1章 项目计划与项目调度1.1 项目计划1.2 项目调度1.3 多项目管理第2章 项目调度问题数学模型2.1 任务工期2.1.1 确定型时间估计2.1.2 概率型时间估计2.2 约束条件2.2.1 优先关系2.2.2 资源约束2.2.3 时间约束2.3 目标函数2.3.1 时间类目标函数2.3.2 资源类目标函数2.3.3 财务类目标函数2.3.4 质量类目标函数2.3.5 常规目标函数与非常规目标函数2.4 单项目调度问题数学模型2.4.1 基本模型2.4.2 拓展模型2.4.3 分类系统2.5 多项目调度问题数学模型第3章 特征参数与问题库3.1 单项目调度问题特征参数3.2 单项目调度问题库3.2.1 Patterson问题库3.2.2 PSPLIB问题库3.3 多项目调度问题特征参数3.4 多项目调度问题库3.4.1 构造方式3.4.2 全因子多项目问题库第4章 项目网络时间分析4.1 任务开始时间4.1.1 正向计算4.1.2 逆向计算4.2 任务时差4.2.1 总时差4.2.2 自由时差4.2.3 安全时差4.3 扩展分析第5章 关键链项目管理方法5.1 约束理论5.2 关键链与时间缓冲5.2.1 关键链5.2.2 时间缓冲5.2.3 时间缓冲估计5.3 对关键链方法的分析第6章 基于优先规则的启发式算法6.1 进度生成机制6.1.1 串行进度生成机制6.1.2 并行进度生成机制6.2 任务优先规则6.3 启发式算法第7章 随机抽样算法7.1 多项目启发式算法7.1.1 多项目进度生成机制7.1.2 多项目调度优先规则7.2 多项目抽样算法7.3 算法测试与分析7.3.1 优先规则的比较7.3.2 随机抽样算法的比较第8章 正向逆向迭代算法8.1 正向逆向调度8.1.1 逆向调度算法8.1.2 迭代算法8.2 改进型迭代算法8.2.1 基于局部搜索的迭代算法8.2.2 逆向正向改进算法8.2.3 改进算法的比较与应用8.3 多项目迭代算法8.3.1 算法流程8.3.2 算法测试与分析第9章 项目调度遗传算法9.1 遗传算法9.1.1 简单遗传算法9.1.2 选择算子9.1.3 交叉算子9.1.4 变异算子9.2 项目调度遗传算法9.2.1 编码方案9.2.2 其他要素9.3 多项目调度遗传算法9.3.1 设计方案9.3.2 算法测试与分析第10章 项目调度蚁群算法10.1 蚁群算法10.1.1 蚂蚁系统10.1.2 蚁群系统10.1.3 蚁群优化算法10.1.4 蚁群算法的改进10.2 项目调度蚁群算法10.3 多目标调度蚁群算法10.3.1 多目标项目调度问题10.3.2 多种群蚁群算法10.3.3 算法测试与分析第11章 多项目调度组合拍卖算法11.1 拍卖理论与拍卖算法11.1.1 拍卖理论11.1.2 组合拍卖与优化11.2 多单位组合拍卖算法11.2.1 拍卖品组合11.2.2 竞买人效用11.2.3 拍卖人效用11.2.4 组合拍卖流程11.3 计算示例