基于活動(dòng)重疊的研發(fā)項(xiàng)目調(diào)度模型與算法

前言
第1章 研發(fā)項(xiàng)目概述
1.1 研發(fā)項(xiàng)目的特點(diǎn)
1.2 項(xiàng)目計(jì)劃與控制
1.2.1 研發(fā)項(xiàng)目計(jì)劃概況
1.2.2 項(xiàng)目計(jì)劃的制訂
1.2.3 研發(fā)項(xiàng)目的實(shí)施
1.3 研發(fā)項(xiàng)目調(diào)度
1.4 本書結(jié)構(gòu)與主要?jiǎng)?chuàng)新
1.4.1 章節(jié)安排
1.4.2 主要?jiǎng)?chuàng)新
第2章 項(xiàng)目調(diào)度問題的模型
2.1 目標(biāo)函數(shù)
2.2 時(shí)間約束
2.3 資源約束
第3章 項(xiàng)目調(diào)度問題的求解算法
3.1 精確算法
3.2 啟發(fā)式算法
3.3 元啟發(fā)式算法
3.4 測試集
第4章 活動(dòng)重疊研究
4.1 最優(yōu)活動(dòng)重疊時(shí)間
4.2 重疊建模與項(xiàng)目優(yōu)化
4.3 基于活動(dòng)重疊的項(xiàng)目調(diào)度
4.4 本章小結(jié)
第5章 確定情形下帶有活動(dòng)重疊的項(xiàng)目調(diào)度模型與分支定界法
5.1 引言
5.2 活動(dòng)重疊的描述
5.2.1 兩個(gè)活動(dòng)之間的重疊
5.2.2 多個(gè)活動(dòng)的重疊
5.3 項(xiàng)目調(diào)度優(yōu)化模型的建立
5.4 分支定界算法
5.4.1 理論分析
5.4.2 算法框架
5.4.3 具體過程
5.4.4 示例研究
5.5 實(shí)驗(yàn)分析
5.5.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
5.5.2 結(jié)果分析
5.6 本章小結(jié)
第6章 不確定情形下帶有活動(dòng)重疊的項(xiàng)目調(diào)度模型與算法
6.1 引言
6.2 模型建立
6.2.1 下游活動(dòng)返工時(shí)間的概率分布模型
6.2.2 項(xiàng)目調(diào)度優(yōu)化模型
6.3 基于仿真的遺傳算法
6.3.1 染色體編碼
6.3.2 初始種群的產(chǎn)生
6.3.3 帶有活動(dòng)重疊的并行進(jìn)度生成機(jī)制
6.3.4 遺傳算子設(shè)計(jì)
6.3.5 適應(yīng)值的計(jì)算
6.4 改進(jìn)的分支定界算法
6.5 實(shí)驗(yàn)分析
6.5.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
6.5.2 兩種算法的比較與評價(jià)
6.5.3 遺傳算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果
6.6 本章小結(jié)
第7章 帶有多重疊模式的項(xiàng)目調(diào)度問題與啟發(fā)式算法
7.1 引言
7.2 活動(dòng)多重疊模式的描述
7.3 項(xiàng)目調(diào)度優(yōu)化模型的建立
7.4 基于仿真的遺傳算法
7.4.1 染色體編碼
7.4.2 初始種群的產(chǎn)生
7.4.3 帶有活動(dòng)重疊的串行進(jìn)度生成機(jī)制
7.4.4 遺傳算子設(shè)計(jì)
7.5 實(shí)驗(yàn)分析
7.5.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
7.5.2 結(jié)果分析
7.6 本章小結(jié)
第8章 基于設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)矩陣的項(xiàng)目調(diào)度模型與求解
8.1 引言
8.2 活動(dòng)重疊的擴(kuò)展描述與矩陣表示
8.2.1 活動(dòng)重疊的擴(kuò)展描述
8.2.2 時(shí)間因子矩陣
8.3 項(xiàng)目調(diào)度優(yōu)化模型的建立
8.4 遺傳算法
8.4.1 算法框架
8.4.2 遺傳算子設(shè)計(jì)
8.4.3 染色體編碼
8.4.4 染色體解碼
8.5 研發(fā)項(xiàng)目案例研究
8.5.1 案例描述
8.5.2 求解過程
8.6 實(shí)驗(yàn)分析
8.6.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
8.6.2 結(jié)果分析
8.7 本章小結(jié)
第9章 總結(jié)與展望
9.1 研究結(jié)論
9.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
附錄