文献类型：期刊文章

作　　者：梁洋洋[1] 崔南方[2]

LIANG Yangyang;CUI Nanfang(School of Business Administration,Research Center of Hubei Logistics Development,Hubei University of Economics,Wuhan 430205,China;School of Management,Huazhong University of Science and Technology,Wuhan 430074,China)

机构地区：[1]湖北经济学院工商管理学院,湖北物流发展研究中心,武汉430205 [2]华中科技大学管理学院,武汉430074

出　　处：《系统管理学报》

基　　金：国家自然科学基金青年科学基金资助项目(71901091,71701073)。

年　　份：2020

卷　　号：29

期　　号：2

起止页码：335-345

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD2019_2020、CSSCI、CSSCI2019_2020、JST、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对项目执行过程中由于活动拖期导致基准调度计划不断变更的问题,从资源分配的角度构建基于资源流网络优化的鲁棒性调度计划。首先设计拖期惩罚成本指标来衡量调度计划的鲁棒性,并构建以拖期惩罚成本最小化为目标的资源流网络优化动态模型。针对该模型设计MTPC资源流网络优化算法,该算法以活动为基准,采用拖期惩罚成本最小的资源分配方案实现资源在活动节点之间的有效流动,提升调度计划的鲁棒性。最后,为验证MTPC优化算法的有效性和可行性,通过采用蒙特卡罗模拟仿真实验将MTPC优化算法与RRAS、Min-EA和MABO等3种资源分配算法进行对比分析。实验结果表明:MTPC算法在调度计划的鲁棒性,资源分配方案的稳定性以及算法的时间效率上都优于其他3种算法。MTPC算法不仅能快速有效地完成资源配置,还能通过降低活动的拖期风险提升调度计划的鲁棒性,这可以帮助项目管理者构建抗干扰能力较强的基准调度计划。

关 键 词：鲁棒性 资源流网络  活动拖期  拖期惩罚成本  

分 类 号：F205] F224.3