發(fā)布時(shí)間：2020-03-31 20:30

【摘要】：隨著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展以及經(jīng)濟(jì)全球化趨勢(shì)愈演愈烈,企業(yè)所面臨的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)壓力越來(lái)越大。激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)促使企業(yè)更加重視產(chǎn)品開(kāi)發(fā)過(guò)程,企業(yè)希望通過(guò)項(xiàng)目管理的技術(shù),對(duì)項(xiàng)目任務(wù)和資源進(jìn)行合理的調(diào)度與分配,力求用最短的時(shí)間和最低的成本開(kāi)發(fā)出更高質(zhì)量的新產(chǎn)品。在產(chǎn)品開(kāi)發(fā)項(xiàng)目調(diào)度中,由于任務(wù)數(shù)量的增加和多技能開(kāi)發(fā)員工的存在,導(dǎo)致任務(wù)調(diào)度和人員配置問(wèn)題中的可行方案急劇加大,因此,如何在擴(kuò)大的可行域中進(jìn)行時(shí)間、成本等多個(gè)目標(biāo)方案的優(yōu)選,成為企業(yè)項(xiàng)目管理者面臨的一個(gè)決策難題。本文以軟件開(kāi)發(fā)行業(yè)為背景,在借鑒國(guó)內(nèi)外研究成果基礎(chǔ)上,針對(duì)多技能人員約束下的多目標(biāo)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)項(xiàng)目調(diào)度問(wèn)題進(jìn)行了數(shù)學(xué)建模,并對(duì)其智能求解算法進(jìn)行了研究,然后采用標(biāo)準(zhǔn)數(shù)值案例對(duì)所提算法進(jìn)行了計(jì)算仿真實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了算法的有效性,最后利用軟件產(chǎn)品開(kāi)發(fā)實(shí)踐案例驗(yàn)證了所研究理論和方法的實(shí)用性。本文研究成果主要包括以下幾方面:首先,本文對(duì)多技能人員約束下的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)項(xiàng)目調(diào)度問(wèn)題進(jìn)行了分析,并將其表示為一類(lèi)多技能資源受限項(xiàng)目調(diào)度問(wèn)題,然后詳細(xì)介紹了本文研究的多技能資源受限項(xiàng)目調(diào)度問(wèn)題的約束條件和優(yōu)化目標(biāo),最后針對(duì)多目標(biāo)多技能資源受限項(xiàng)目調(diào)度問(wèn)題進(jìn)行了形式化描述,建立了數(shù)學(xué)模型。其次,本文圍繞多目標(biāo)的多技能資源受限項(xiàng)目調(diào)度問(wèn)題的求解方法進(jìn)行了深入研究,并提出了兩種新的智能優(yōu)化算法:1)借鑒傳統(tǒng)多目標(biāo)果蠅優(yōu)化算法,針對(duì)關(guān)鍵算子進(jìn)行了改進(jìn),并引入模糊支配概念,設(shè)計(jì)了基于模糊支配排序的果蠅優(yōu)化算法;2)為了驗(yàn)證智能優(yōu)化算法結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)制在求解復(fù)雜問(wèn)題時(shí)是否能夠表現(xiàn)出良好的性能,本文在基于模糊支配排序果蠅優(yōu)化算法基礎(chǔ)上,通過(guò)采用Sarsa學(xué)習(xí)機(jī)制來(lái)控制算法的進(jìn)化方式,從而提高算法的搜索效率,最后提出了基于Sarsa-學(xué)習(xí)的模糊支配排序果蠅優(yōu)化算法對(duì)所研究問(wèn)題進(jìn)行求解。然后,本文采用已有研究中的兩種具有代表性的算法作為對(duì)比對(duì)象,以驗(yàn)證所提算法的有效性。隨后使用所有算法對(duì)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)值案例進(jìn)行了求解,最后對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析。結(jié)果表明,與其他算法相比,本文所提出算法在超體積、平均理想距離以及CPU計(jì)算時(shí)間等性能度量指標(biāo)方面都有不錯(cuò)的表現(xiàn)。最后,在以上理論和研究方法上,本文通過(guò)某基于AR的機(jī)車(chē)產(chǎn)品螺紋裝配管理平臺(tái)的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)項(xiàng)目實(shí)例說(shuō)明了本文所提算法的實(shí)用性。
【圖文】：

表 3.3 解密任務(wù)序列向量的步驟Table 3.4 The Steps of deciphering the task sequence vector.緊前任務(wù)集 任務(wù)候選集 任務(wù)索引 任PreList1 = PreList2 = PreList3 =T PreList4 = [T ,T ,T ] [0.126 * 3] = 0 PreList2 = PreList3 = T PreList4 = [T ,T ] [0.062 * 2] = 0 PreList3 = PreList4 = [T , T ] [0.213 * 2] = 0 PreList4 = [T ] [0.319 * 1] = 0 表 3.4 解密資源分配向量的步驟Table 3.4 The steps of deciphering the resource assignment vector任務(wù) 可用資源候選集 資源索引index 資源T [R , R R ] [0.421 * 3] = 1 R T [R ,R ] [0.306 * 2] = 0 R T [R ,R ] [0.302 * 2] = 0 R T [R ,R ] [0.104 * 2] = 0 R

對(duì)于項(xiàng)目管理者的調(diào)度決策具有一定的參考意義。通過(guò)上述分析，，本文所提出的算法在求解實(shí)際問(wèn)題時(shí)具有一定的可行性和有效性。1員工1員工2員工3員工4員工5員工6員工7員工823657 849311710 181521292230121423111613 192820272526241151時(shí)間(天)圖 6.3 項(xiàng)目工期最小的具體調(diào)度方案Fig. 6.3 The specific schedule of the project with the smallest makespan
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：F273.2;TP18

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2609540