1、工期不變-資源均衡問題解決方法的研究 引言 論文主要內容 研究方向 工期固定-資源均衡優化是在工期不變的情況下，即保證關鍵活動如期開工的前提下，利用非關鍵活動的時差，合理安排其開工時間使資源需要量動態曲線盡可能不出現短時期的高峰或低谷。力求每天的資源需要量接近于平均值。 在工程施工過程中，資源消耗大起大落等不均衡現象往往導致勞動力的窩工、機械設備的閑置或臨時設施的增加，造成不必要的浪費，影響施工管理的經濟效果。事實上，因勞動力的窩工或機械設備的閑置而產生的窩工或閑置成本通常都是相當昂貴的。例如，一臺施工設備閑置一天的費用通常是它正常工作的50%左右，如此高的成本通常是不可忽略的。因此，資源均衡

2、消耗具有重要意義，具體表現在： 資源均衡利用可減少資源需要量的強度和資源儲備，保障工程物資供應。 資源消耗均衡可減少資源的閑置與浪費，降低工程成本。資源均衡可減小施工現場各種臨時設施的規模，減少二次搬運，降低施工管理費等一次性投入費用。數學規劃法啟發式方法智能啟發式調度方法數學規劃法數學規劃法是利用線性規劃模型 (如Mattila等人)、動態規劃模型(如Bandello-ni等人的非串行動態規劃模型)等求解資源均衡問題。如數學歸納法中的最小方差法。該方法采取方差作為均衡指數，根據方差越小，均衡程度越高的原理尋找滿意優化方案啟發式方法啟發式方法以經驗公式為基礎，針對不同具體的問題，在求解之前先設

3、計好一套優先規則，然后在網絡資源進行優化的過程中，如果發生資源沖突，就用建立好的優先規則進行調整。常見的啟發式方法為削峰填谷法。削峰法著眼于進度計劃的資源需要量動態變化曲線的資源強度最大值時段。通過逐次調整資源最大強度時段內部分工序的開工時間，達到逐步降低最大資源強度值從而減小資源動態曲線波動幅度的目的。通常，在每次調整后，其最大強度時段均會發生變更，因此，可以認為它是一種在一定程度上涉及全局進行調整方法。在調整過程中，隨著最大強度值的降低，資源動態曲線的資源分布不均衡程度或方差減小。啟發式方法優缺點由于啟發式算法較多的依賴于經驗和直覺，方法的設計缺乏理論基礎，因此沒哪種啟發式方法能用于解決所

4、有的資源平衡問題。而多是針對特定的網絡計劃。這種算法過于依賴問題本身，通用性和移植性較差。另外，啟發式算法在對復雜的網絡計劃優化求解時，求解時間較長，優化結果的精度也不高，并且解并不一定最優。基于局域搜索的智能啟發式調度方法基于局域搜索的智能啟發式調度方法與前兩類方法相比，具有較好的全局尋優能力。如：遺傳算法、蟻群算法、粒子群優化算法、神經網絡算法、模擬退火算法等?；诰钟蛩阉鞯闹悄軉l式調度方法王唯新等學者針對單項目資源均衡優化在企業實際應用中的不足,提出了多項目資源均衡優化的概念,建立了多項目資源均衡問題模型。在此基礎上給出一種遺傳算法的求解方法,在算法中有效地利用了網絡計劃圖的拓撲排序,

5、減少了遺傳操作過程中非法個體的修復計算量,加快了算法的收斂速度。實例計算表明,多項目資源均衡優化可以有效地實現整個企業資源的均衡配置,遺傳算法在求解該問題時具有可行性和高效性?；诰钟蛩阉鞯闹悄軉l式調度方法謝潔銳等學者詳細說明了神經網絡方法解決有限資源均衡問題.首先提出增廣置位矩陣,描述了資源均衡的神經網絡表示,使得神經元的輸出和問題的解彼此對應起來;然后在時間和資源約束下利用多種技巧構造網絡的能量函數,使其能量最小值對應于資源最均衡的狀態；并且提出基于“權值狀態發生器”的離散Hopfield與模擬退火算法(DHNN-SA)融合的鑲嵌式混合結構,從本質上提高了網絡的優化質量;最后設計了資源優化神經網絡的模擬程序。本人首先以工期固定-資源均衡為目標，選擇衡量資源均衡性的資源強度方差作為評價函數指標，通過對全面細致地研究，構建離散的非線性混合整數網絡