項(xiàng)目調(diào)度的數(shù)學(xué)模型與啟發(fā)式算法

第1章 項(xiàng)目計(jì)劃與項(xiàng)目調(diào)度
1．1 項(xiàng)目計(jì)劃
1．2 項(xiàng)目調(diào)度
1．3 多項(xiàng)目管理
第2章 項(xiàng)目調(diào)度問(wèn)題數(shù)學(xué)模型
2．1 任務(wù)工期
2．1．1 確定型時(shí)間估計(jì)
2．1．2 概率型時(shí)間估計(jì)
2．2 約束條件
2．2．1 優(yōu)先關(guān)系
2．2．2 資源約束
2．2．3 時(shí)間約束
2．3 目標(biāo)函數(shù)
2．3．1 時(shí)間類目標(biāo)函數(shù)
2．3．2 資源類目標(biāo)函數(shù)
2．3．3 財(cái)務(wù)類目標(biāo)函數(shù)
2．3．4 質(zhì)量類目標(biāo)函數(shù)
2．3．5 常規(guī)目標(biāo)函數(shù)與非常規(guī)目標(biāo)函數(shù)
2．4 單項(xiàng)目調(diào)度問(wèn)題數(shù)學(xué)模型
2．4．1 基本模型
2．4．2 拓展模型
2．4．3 分類系統(tǒng)
2．5 多項(xiàng)目調(diào)度問(wèn)題數(shù)學(xué)模型
第3章 項(xiàng)目調(diào)度問(wèn)題特征參數(shù)與算例庫(kù)
3．1 單項(xiàng)目調(diào)度問(wèn)題特征參數(shù)
3．2 單項(xiàng)目調(diào)度算例庫(kù)
3．2．1 Patterson算例庫(kù)
3．2．2 PSPLIB算例庫(kù)
3．3 多項(xiàng)目調(diào)度問(wèn)題特征參數(shù)
3．4 多項(xiàng)目調(diào)度算例庫(kù)
3．4．1 構(gòu)造方式
3．4．2 全因子多項(xiàng)目算例庫(kù)
第4章 項(xiàng)目網(wǎng)絡(luò)時(shí)間分析
4．1 任務(wù)開(kāi)始時(shí)間
4．1．1 正向計(jì)算
4．1．2 逆向計(jì)算
4．2 任務(wù)時(shí)差
4．2．1 總時(shí)差
4．2．2 自由時(shí)差
4．2．3 安全時(shí)差
4．3 擴(kuò)展分析
第5章 基于優(yōu)先規(guī)則的啟發(fā)式算法
5．1 進(jìn)度生成機(jī)制
5．1．1 串行進(jìn)度生成機(jī)制
5．1．2 并行進(jìn)度生成機(jī)制
5．1．3 多項(xiàng)目進(jìn)度生成機(jī)制
5．2 任務(wù)優(yōu)先規(guī)則
5．3 簡(jiǎn)單啟發(fā)式算法
5．4 多項(xiàng)目調(diào)度抽樣算法
5．4．1 算法設(shè)計(jì)
5．4．2 算法測(cè)試與分析
第6章 正向逆向迭代算法
6．1 正向逆向調(diào)度
6．1．1 逆向調(diào)度算法
6．1．2 迭代算法
6．2 改進(jìn)型迭代算法
6．2．1 基于局部搜索的迭代算法
6．2．2 逆向正向改進(jìn)算法
6．2．3 改進(jìn)算法的比較與應(yīng)用
6．3 多項(xiàng)目調(diào)度迭代算法
6．3．1 算法流程
6．3．2 算法測(cè)試與分析
第7章 項(xiàng)目調(diào)度遺傳算法
7．1 遺傳算法
7．1．1 簡(jiǎn)單遺傳算法
7．1．2 選擇算子
7．1．3 交叉算子
7．1．4 變異算子
7．2 單項(xiàng)目調(diào)度遺傳算法
7．2．1 編碼方案
7．2．2 其他部分
7．3 多項(xiàng)目調(diào)度遺傳算法
7．3．1 設(shè)計(jì)方案
7．3．2 算法測(cè)試與分析
第8章 項(xiàng)目調(diào)度蟻群算法
8．1 蟻群算法
8．1．1 螞蟻系統(tǒng)
8．1．2 蟻群系統(tǒng)
8．1．3 蟻群優(yōu)化算法
8．1．4 蟻群算法的改進(jìn)
8．2 單項(xiàng)目調(diào)度蟻群優(yōu)化算法
8．3 多目標(biāo)項(xiàng)目調(diào)度蟻群算法
8．3．1 多目標(biāo)項(xiàng)目調(diào)度問(wèn)題
8．3．2 多種群蟻群算法
8．3．3 算法測(cè)試與分析
第9章 項(xiàng)目調(diào)度粒子群優(yōu)化算法
9．1 粒子群優(yōu)化算法
9．1．1 粒子群優(yōu)化
9．1．2 算法流程
9．2 搶占式項(xiàng)目調(diào)度
9．3 搶占式項(xiàng)目調(diào)度粒子群優(yōu)化算法
9．3．1 編碼方案
9．3．2 進(jìn)度生成機(jī)制
9．3．3 適應(yīng)值函數(shù)
9．3．4 粒子更新機(jī)制
9．3．5 算法測(cè)試與分析
第10章 項(xiàng)目調(diào)度多智能體優(yōu)化算法
10．1 多智能體優(yōu)化
10．2 搶占式項(xiàng)目調(diào)度多智能體優(yōu)化算法
10．2．1 基礎(chǔ)服務(wù)平臺(tái)
10．2．2 智能體交互系統(tǒng)
10．2．3 協(xié)商過(guò)程
10．2．4 調(diào)度智能體
10．2．5 任務(wù)智能體
10．3 計(jì)算示例
10．3．1 初始化階段
10．3．2 再調(diào)度階段
10．3．3 迭代改進(jìn)階段
第11章 多項(xiàng)目調(diào)度拍賣算法
11．1 拍賣理論與拍賣算法
11．1．1 拍賣理論
11．1．2 組合拍賣與優(yōu)化
1 1．2 多單位組合拍賣算法
11．2．1 拍賣品組合
11．2．2 競(jìng)買人效用
11．2．3 拍賣人效用
11．2．4 組合拍賣流程
11．3 計(jì)算示例
第12章 項(xiàng)目組合選擇調(diào)度問(wèn)題及算法
12．1 數(shù)學(xué)模型
12．2 雙層決策算法
12．2．1 上層決策
12．2．2 下層決策
12．3 計(jì)算測(cè)試與分析
12．3．1 算例設(shè)計(jì)
12．3．2 算法參數(shù)設(shè)計(jì)
12．3．3 計(jì)算結(jié)果分析
參考文獻(xiàn)