绪论
网络计划技术是现代项目管理应用中常用的一种管理方法，它以缩短项目工期、节约劳力、提高效率、降低成本为目标。采用这种技术可以在计划制定期间求得工期、成本、资源的优化。网络计划的优化是成功有效地运用该技术的核心。人们一直在研究网络计划优化技术，包括费用优化、进度优化和资源优化。纵观国内外文献，对费用优代写论文化和进度优化较多，而资源优化较少。由于资源均衡优化基于一定的理想条件，与工程应用实际不符合，在项目管理中的应用也很少，是资源优化中函待解决的问题。资源优化包括“资源有限一工期最短”和“工期固定一资源均衡”优化。本文的研究内容限定在资源优化中的“工期固定一资源均衡”优化。资源均衡优化问题是指在工程项目工期固定不变的条件下，如何合理地调整网络计划中非关键路径上的工作，使资源的需求量在项目工期范围内趋于均衡的过程。
其本质是为了使各工作的资源需求波动最小，对总时差或自由时差进行的再次分配。资源均衡是使比较稳定的资源论文代写使用率能够导致比较低的资源成本。均衡施工可以大大减少资源需求量的强度、机械设备和运输工具需要量以及施工现场的各种临时设施，降低施工管理费用，避免不必要的损失，从而可以保证工程的质量和节省大量的施工费用[0。时差管理是一种改变项目对资源需求状况的有效方法。由于项目的某项活动总是可以在最早开始时间和最晚开始时间确定的范围内开始，所以，通过采用不同的分配方式，就可以达到较高的资源利用率和降低项目成本的支出。在工程项目管理活动中，当一项工程计划编制了网络计划后，为了实现工程如期实施，取得质量优良、资源消耗少、工程成本低的效果，就必须对资源进行较好的分配与安排，力求每天的所需要的资源量接近平均值，避免资源需求量大起大落的代写毕业论文情况出现。“工期固定一资源均衡”问题在理论上是属于多目标组合优化问题。本文将运用优化方法理论，研究如何建立符合工程实际的网络计划资源均衡优化模型并加以求解，来优化网络计划，指导工程项目的实施。
1.1问题的提出随着经济社会和科技的发展，人们对工程建设提出了更高的要求。建设规模日趋大型化、复杂化，科技含量不断增大，对这些项目的管理既要求高质量和快速施工，又要求高经济效益。网络计一划优化中的资源优化成为一个工程项目能否成功的关键。目前国内外的项目管理软件非常多，功能也比较强，但在网络计划优化和资源平衡方面做得还远远不够，造成这种局面的主要原因是目前的网络计划优化和资源配置的理论和算法相对落后于实际的需要[f210项目就是在一定的资源约束条件下，为了完成一个具体的目标而设计的一系列行动步骤[3]。资源优化是一个网络计划优化的核心内容。对网络计划进行优化的目的之一就是使资源需用量尽可能均衡。资源的均衡优化是为使工程项目的各种资源需求尽量的均衡，从而降低资源使用的成本，实现工程项目管理的目标。工程项目网络计划中的资源均衡优化属于项目管理领域计划与进度控制方向。多工况多资源多阶段网络计划的均衡优化研究，属于多目标优化的研究范畴。工程项目消耗资源的多样性，决定了网络计划资源均衡优化问题一般包括以下内容:一是网络计划多资源的均衡优化。
人们对单一资源的均衡优化研究较多，现有的理论和方法大都假设工程项目建设中所要消耗的资源只有一种，即只考虑单资源的优化，这样虽然简化了计算，却与工程实践不相符，造成优化理论在实际中难以直接应用。然而，在工程施工管理实践中，管理人员对资源进行均衡优化，往往多不满足于单一的资源均衡优化目标，他们往往希望能够同时考虑数个目标，并获得问题的有效解决方案。多数情况下多个目标之间存在冲突，且不存在一个最优解能使所有的目标同时达到最优，某个目标的优化往往是以其它目标性能的降低为代价。二是资源均衡优化算法的研究。在一种新的算法应用到资源均衡优化时，首先是应用到单资源问题上。传统的解决资源平衡问题有关键路径法((CPM)、分析法、启发式算法等。随着计算技术的迅速发展，智能仿生类算法，如遗传算法((GeneticAlgorithms,GA)、人工神经网络、蚁群算法、微粒群算法等越来越多地被应用于多目标优化问题的研究中。
然而，由于目前的网络计划优化和资源配置的理论和算法相对落后于实际的需要，目前资源均衡优化在实际工程项目管理中应用的很少。目前国内外的项目管理软件非常多，功能也比较强，但在网络计划优化和资源平衡方面做得也还远远不够。综上所述，根据不同工程的特殊性，考虑资源需求动态性，网络计划多工况多资源多阶段资源均衡优化问题就更符合工程实际，也相对更为复杂。这里针对资源均衡优化提出以下两个方面的问题。(1)论述资源均衡优化问题的实质，创新地提出了多工况和多阶段的约束条件，建立多资源均衡优化的目标函数。工况即工作状况，网络计划中的工况是指工作所处的工作状态和所受的约束。网络计划的多工况问题是指网络计划中的各个工作具有不同的状态和约束。例如不同的工作具有不同的工作历时、强制时限、强制中断、资源需求强度等。有些工作在其持续时间内的资源需求强度不是常数，是具有一定分布规律的变量。这些统称为网络计划中工作的工况。多工况问题即为工况约束。
网络计划技术是现代项目管理应用中常用的一种管理方法，它以缩短项目工期、节约劳力、提高效率、降低成本为目标。采用这种技术可以在计划制定期间求得工期、成本、资源的优化。网络计划的优化是成功有效地运用该技术的核心。人们一直在研究网络计划优化技术，包括费用优化、进度优化和资源优化。纵观国内外文献，对费用优代写论文化和进度优化较多，而资源优化较少。由于资源均衡优化基于一定的理想条件，与工程应用实际不符合，在项目管理中的应用也很少，是资源优化中函待解决的问题。资源优化包括“资源有限一工期最短”和“工期固定一资源均衡”优化。本文的研究内容限定在资源优化中的“工期固定一资源均衡”优化。资源均衡优化问题是指在工程项目工期固定不变的条件下，如何合理地调整网络计划中非关键路径上的工作，使资源的需求量在项目工期范围内趋于均衡的过程。
其本质是为了使各工作的资源需求波动最小，对总时差或自由时差进行的再次分配。资源均衡是使比较稳定的资源论文代写使用率能够导致比较低的资源成本。均衡施工可以大大减少资源需求量的强度、机械设备和运输工具需要量以及施工现场的各种临时设施，降低施工管理费用，避免不必要的损失，从而可以保证工程的质量和节省大量的施工费用[0。时差管理是一种改变项目对资源需求状况的有效方法。由于项目的某项活动总是可以在最早开始时间和最晚开始时间确定的范围内开始，所以，通过采用不同的分配方式，就可以达到较高的资源利用率和降低项目成本的支出。在工程项目管理活动中，当一项工程计划编制了网络计划后，为了实现工程如期实施，取得质量优良、资源消耗少、工程成本低的效果，就必须对资源进行较好的分配与安排，力求每天的所需要的资源量接近平均值，避免资源需求量大起大落的代写毕业论文情况出现。“工期固定一资源均衡”问题在理论上是属于多目标组合优化问题。本文将运用优化方法理论，研究如何建立符合工程实际的网络计划资源均衡优化模型并加以求解，来优化网络计划，指导工程项目的实施。
1.1问题的提出随着经济社会和科技的发展，人们对工程建设提出了更高的要求。建设规模日趋大型化、复杂化，科技含量不断增大，对这些项目的管理既要求高质量和快速施工，又要求高经济效益。网络计一划优化中的资源优化成为一个工程项目能否成功的关键。目前国内外的项目管理软件非常多，功能也比较强，但在网络计划优化和资源平衡方面做得还远远不够，造成这种局面的主要原因是目前的网络计划优化和资源配置的理论和算法相对落后于实际的需要[f210项目就是在一定的资源约束条件下，为了完成一个具体的目标而设计的一系列行动步骤[3]。资源优化是一个网络计划优化的核心内容。对网络计划进行优化的目的之一就是使资源需用量尽可能均衡。资源的均衡优化是为使工程项目的各种资源需求尽量的均衡，从而降低资源使用的成本，实现工程项目管理的目标。工程项目网络计划中的资源均衡优化属于项目管理领域计划与进度控制方向。多工况多资源多阶段网络计划的均衡优化研究，属于多目标优化的研究范畴。工程项目消耗资源的多样性，决定了网络计划资源均衡优化问题一般包括以下内容:一是网络计划多资源的均衡优化。
人们对单一资源的均衡优化研究较多，现有的理论和方法大都假设工程项目建设中所要消耗的资源只有一种，即只考虑单资源的优化，这样虽然简化了计算，却与工程实践不相符，造成优化理论在实际中难以直接应用。然而，在工程施工管理实践中，管理人员对资源进行均衡优化，往往多不满足于单一的资源均衡优化目标，他们往往希望能够同时考虑数个目标，并获得问题的有效解决方案。多数情况下多个目标之间存在冲突，且不存在一个最优解能使所有的目标同时达到最优，某个目标的优化往往是以其它目标性能的降低为代价。二是资源均衡优化算法的研究。在一种新的算法应用到资源均衡优化时，首先是应用到单资源问题上。传统的解决资源平衡问题有关键路径法((CPM)、分析法、启发式算法等。随着计算技术的迅速发展，智能仿生类算法，如遗传算法((GeneticAlgorithms,GA)、人工神经网络、蚁群算法、微粒群算法等越来越多地被应用于多目标优化问题的研究中。
然而，由于目前的网络计划优化和资源配置的理论和算法相对落后于实际的需要，目前资源均衡优化在实际工程项目管理中应用的很少。目前国内外的项目管理软件非常多，功能也比较强，但在网络计划优化和资源平衡方面做得也还远远不够。综上所述，根据不同工程的特殊性，考虑资源需求动态性，网络计划多工况多资源多阶段资源均衡优化问题就更符合工程实际，也相对更为复杂。这里针对资源均衡优化提出以下两个方面的问题。(1)论述资源均衡优化问题的实质，创新地提出了多工况和多阶段的约束条件，建立多资源均衡优化的目标函数。工况即工作状况，网络计划中的工况是指工作所处的工作状态和所受的约束。网络计划的多工况问题是指网络计划中的各个工作具有不同的状态和约束。例如不同的工作具有不同的工作历时、强制时限、强制中断、资源需求强度等。有些工作在其持续时间内的资源需求强度不是常数，是具有一定分布规律的变量。这些统称为网络计划中工作的工况。多工况问题即为工况约束。
参考文献
[1]李向.遗传算法及其在计划评审技术(PERT)中的应用研究〔D].武汉:中国地质大学计算机学院， 2008.
[2]周远成.网络计划优化与资源平衡的智能交互模式的研究和应用[D].北京:华北电力大学工商管理学院，2004.
[3」李跃宇，徐玖平.项目时间管理(M).经济管理出版社，2008http://www.1daixie.com/dxlw/
[4〕王晓鹏.多目标优化设计中的Pareto遗传算法[J].系统工程与电技术.2003, 25 (12) .
[5〕陈玉旺.基于极值动力学的自组织优化理论、算法与应用研究「D].上海:上海交通大学自动化系，2008.
[6] Sou-Sen Leu,Chung-Huei Yang,Jiun-Ching Huang.Resource levelingin construction by genetic algorithm-based optimization and in decisionsupport systems
[7]张连营，张金平，王亮.工程项目资源均衡的遗传算法及其MATLAB实现「J].管理工程学报，2004 (1):52-55.
摘要 4-5
Abstract 5-6
1 绪论 9-16
1.1 问题的提出 9-11
1.2 问题研究的现状 11-13
1.2.1 多目标组合优化研究 12-13
1.2.2 算法研究 13
1.3 本文研究的内容和创新点 13-16
1.3.1 本文研究的内容 13-14
1.3.2 论文创新点 14-16
2 资源均衡优化及相关基本理论 16-32
2.1 网络计划技术及其优化 16-20
2.1.1 网络计划技术概述 16
2.1.2 常用的网络计划类别 16-18
2.1.3 网络计划优化 18-20
2.2 资源均衡优化理论 20-24
2.2.1 资源均衡优化概述 20-21
2.2.2 资源均衡性评价指标 21-23
2.2.3 资源均衡优化的目的和意义 23
2.2.4 多资源均衡的优化方法 23-24
2.3 进化算法理论 24-32
2.3.1 引言 24-25
2.3.2 进化算法的理论基础 25-27
2.3.3 遗传算法 27-30
2.3.4 改进的遗传算法 30-32
3 多工况资源均衡优化理论 32-45
3.1 多资源问题 32-38
3.1.1 资源的内涵和外延 32-33
3.1.2 均衡优化中的资源 33-34
3.1.3 多资源的构成和分级 34-35
3.1.4 相对权重选择法 35-38
3.2 多工况理论 38-41
3.2.1 多工况的定义 38-40
3.2.2 时限的分类及时间参数模型 40
3.2.3 工作历时 40-41
3.3 多阶段问题 41-45
3.3.1 多阶段的内涵 41-42
3.3.2 多阶段优化的必要性和意义 42-43
3.3.3 多阶段优化的方法和依据 43
3.3.4 多阶段控制流程图 43-45
4 资源均衡优化模型及基因优化算法 45-54
4.1 资源均衡优化模型 45-49
4.1.1 多资源均衡优化模型 45-47
4.1.2 模型建立和需要解决的问题 47
4.1.3 串联线路动态时差法 47-49
4.2 模型的基因算法求解 49-54
4.2.1 基因优化算法 49-51
4.2.2 染色体编码设计和产生初始染色体 51-52
4.2.3 局部适应度函数 52-53
4.2.4 变异和终止条件 53-54
5 基因优化算法设计和实例分析 54-67
5.1 实例选择 54-56
5.2 资源同一化处理和资源权重确定 56-58
5.3 模型程序实现 58-65
5.3.1 基于基因算法的模型求解流程 58-59
5.3.2 算法实现 59-65
5.4 模型评价 65-67