摘要
在不确定性环境下,项目调度通常采取的实际做法是在项目启动之前构造一个基准调度计划,在项目执行过程中,在不确定因素的干扰下,项目参考基准调度进行动态调整。所以在绝大多数不确定性程度较高的情况下,项目调度都是按照“制定基准调度”->“执行”->“调整调度”->“执行”->“调整调度”…这样的循环来执行,直至项目完工。但到目前为止,还没有关于这方面的系统研究。本文针对这种实际应用场景,融合反应式项目调度和随机项目调度两种不确定项目调度问题,提出一种新的资源约束动态反应式项目调度方法。在实际调度前,应用基于优先级规则的启发式算法生成一个基准调度计划。在该基准调度的基础上,以对基准调度的调整成本最小为目标进行动态随机调度。首先通过离散时间马尔可夫决策过程(DT-MDP)对随机反应式资源约束项目调度问题进行建模。然后,通过蒙特卡洛仿真模拟各活动的工期,并基于强化学习理论设计一种查找表方法对问题进行求解。最后,采用标准算例对所提出的方法进行了大量的计算实验。结果表明,与既有的随机调度方法相比,本文所提出的方法具有明显的优势。该方法综合了反应式调度和随机调度的优势,与不确定性项目调度问题的实际场景更为贴近,是一种高效并且非常实用的方法。
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单位经济管理学院; 烟台大学