资源受限多项目调度问题的两阶段算法

Control and Decision(2020)

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摘要
在资源受限项目调度问题中,将可更新资源进一步拓展为具有胜任力差异的人力资源,建立考虑胜任力差异的人力资源受限多目标项目调度问题模型.该模型是对传统多模式资源约束项目调度问题更接近研发项目群实际的扩展.针对模型提出两阶段优化算法,第1阶段是项目时序约束优化阶段,采用蚁群算法(ACO)进行任务列表的优化求解,通过对信息素增量规则的改进、串联进度生成机制(SSGS)及资源冲突消解策略的使用,使蚁群算法的求解效率和质量得以提高;第2阶段是资源约束优化阶段,以第1阶段求得的优化任务列表为输入,逐项对人力资源约束进行核查与调整,最终生成项目调度的优化方案.数值实验表明,考虑胜任力差异的数学优化模型更符合研发项目群管理实践,同时两阶段算法在求解质量方面具有良好性能.
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