Двухцелевая оптимизация ресурсного планирования проекта с выбором подрядчика сочинение пример

ООО "Сочинения-Про"

Ежедневно 8:00–20:00

Санкт-Петербург

Ленинский проспект, 140Ж

magbo system

Сочинение на тему Двухцелевая оптимизация ресурсного планирования проекта с выбором подрядчика

В реальных условиях выбор подходящего подрядчика является важной проблемой, которая значительно влияет на время выполнения (срок выполнения), общую стоимость и качество выполнения проекта. В этом документе представлена ​​структура для комплексного решения проблемы многорежимного планирования проекта (MRCPSP) и выбора подрядчика (CS). Представленная проблема называется MRCPSP-CS, в которой каждое действие назначается подрядчику, режим выполнения выбирается для каждого действия и определяется время начала / окончания действий проекта. В настоящем документе представлена ​​двухцелевая оптимизационная модель с дискретным временем (DT) для работы с MRCPSP-CS с целью одновременной минимизации общих затрат и времени завершения проекта. Затем для решения предложенной модели используются четыре метода многоцелевого принятия решений (MODM), а именно: индивидуальная оптимизация, max-min, LP метрики и многоцелевое программирование целей с функциями полезности. Результаты вычислений показывают, что программирование целей с множественным выбором с помощью служебных функций, метрик LP и методов max-min превосходит другие методы MODM с точки зрения среднего рабочего времени, средней общей стоимости и среднего времени ЦП, соответственно. Следовательно, методика порядка предпочтения по сходству с идеальным решением (TOPSIS) используется для оценки производительности методов MODM. Результаты применения TOPSIS показывают, что в тестовых задачах малого, среднего и большого размеров целевое программирование с множественным выбором с помощью служебных функций опережает другие методы MODM.

Ключевые слова: многорежимная задача планирования проекта с ограниченными ресурсами (MRCPSP), выбор подрядчика (CS), многоцелевое принятие решений (MODM), методика порядка предпочтения по сходству с идеальным решением (TOPSIS)

<Р> Введение

За последние несколько десятилетий исследования классической проблемы планирования проектов с ограниченными ресурсами (RCPSP) значительно расширились. В классическом RCPSP запланирован ряд мероприятий, так что некоторые цели (в форме времени, стоимости, качества и т. Д.) Оптимизируются с учетом ограниченности ресурсов и отношений приоритета (Hartmann and Briskorn 2010; Maghsoudlou et al. . 2016; Сяо и др. 2016).

Как правило, модели RCPSP классифицируются на модели с дискретным временем (DT) и модели с непрерывным временем (CT) (Kopanos et al. 2014). В моделях DT события могут начинаться / завершаться в ограниченном заранее заданном наборе временных точек. Напротив, в моделях КТ время начала / окончания событий может иметь место в любой момент времени на горизонте. (Kone et al. 2011).

Kaplan (1988) был новаторской работой, которая представила модель двоичного целочисленного программирования (DT-BIP) с дискретным временем для работы с RCPSP как в однопроектном, так и в многопроектном окружении. Kaplan (1988) разработал формулировку DT-BIP для упреждающей версии RCPSP, которая может быть легко адаптирована к классической RCPSP, как показано (Klein 2000). Kaplan (1988) представил один вид двоичных переменных, которые определяют, активна ли активность i в период времени t или нет, позволяя определить более простое определение ограничений ресурсов. Кляйн (2000) представил две модели DT-BIP для работы с RCPSP. Первая формулировка основана на определении бинарных переменных, которые определяют, начинается ли действие i в начале временного хода t или раньше. Вторая формулировка представляет собой улучшенную версию предыдущей формулировки с (I) другим диапазоном для вышеупомянутых бинарных переменных и (II) новыми бинарными переменными, которые объясняют, завершена ли операция i в течение времени t или раньше. Альварес-Вальдес и соавт. (1993) предложили формулировку непрерывного целочисленного программирования (CT-MIP) на основе наборов, несовместимых с минимальными ресурсами. Эти наборы состоят из действий, которые не имеют обязательных отношений, но не могут быть выполнены вместе из-за ограниченной доступности ресурсов. Модель оптимизации формулируется на основе (I) двоичных переменных, которые определяют последовательность действий, и (II) целочисленных переменных, которые демонстрируют время начала действий. В течение последних трех десятилетий было проведено несколько исследований с использованием моделей DT-BIP, например, Мингоцци и соавт. (1997), Bianco et al. (2013), Kopanos et al. (2014), Rostami and Bagherpour (2017), Chakrabortty et al. (2018) и Shahsavar et al. (2018) и модели CT-BIP, например, Koné et al. (2011), Kyriakidis et al. (2012), Kopanos et al. (2014), Alipouri et al. (2017) и Naber (2017), чтобы иметь дело с RCPSP и его расширениями.

Многорежимная проблема планирования проекта с ограниченными ресурсами (MRCPSP) является расширением базовой RCPSP, в которой каждое действие может выполняться в более чем одном режиме выполнения. Режим выполнения обеспечивает компромисс между использованием ресурсов и временем обработки, необходимым для выполнения действия. Фактически, в MRCPSP решения о выборе режима добавляются к решениям, принятым в RCPSP (Afshar-Nadjafi 2014; Beşikci et al. 2014). (Elloumi and Fortemps, 2010) сформулировали двухцелевую оптимизационную модель для решения многорежимной задачи планирования проекта с ограниченными ресурсами (MRCPSP). Кроме того, они представили эволюционный алгоритм, позволяющий нарушать невозобновляемые ресурсы с помощью штрафной функции. (Nabipoor Afruzi et al., 2014) представил многоцелевую оптимизационную модель, чтобы справиться с многорежимной дискретной проблемой соотношения цена-качество-качество (DTCQTP). Гутьяр (2015) представил двухцелевую модель оптимизации для работы с MRCPSP с целью минимизации общих затрат и продолжительности проектов. (Maghsoudlou et al., 2016) предложил многоцелевую оптимизационную модель «время-затраты-качество» для многоуровневой задачи планирования проекта с ограниченными ресурсами.

(Elloumi, et al., 2017) предложили ряд новых мер нарушения, чтобы оптимально запланировать действия в многорежимной задаче планирования проекта с ограниченными ресурсами, рассматривая продолжительность проекта и показатель разрушения в качестве целевых функций. Они использовали штраф за возможное нарушение невозобновляемых ресурсов.

Ключевым этапом управления проектом является выбор подходящего подрядчика, который сможет выполнить проект своевременно, с низкими затратами и высоким качеством. Этот шаг играет важную роль в успехе проекта (Namazian and Yakhchali 2016). Как правило, в современных сложных условиях выбор подрядчика является сложной задачей, поскольку для его принятия необходимо принять множество компромиссов. Неправильный выбор подрядчика может увеличить вероятность переделок, затрат на проект и времени завершения (Turner 2015; Zavadskas et al. 2017). В связи с важной ролью выбора подходящего подрядчика в отношении стоимости, качества и времени завершения проекта, многие исследования посвящены проблеме выбора подрядчика. Однако, насколько нам известно, ни одно из исследований не рассматривает взаимосвязанную природу планирования проекта и проблем выбора подрядчика. Фактически решения относительно графика работ и назначения деятельности подрядчикам принимаются разрозненно, последовательно. Это может привести к решениям, которые неоптимальны для целостного взгляда, который принимает все взаимосвязанные решения интегрированным образом. Следовательно, в отличие от других исследований, в этом исследовании рассматривается интеграция многорежимной задачи планирования проекта (MRCPSP) и задачи выбора подрядчика (CS). Точнее, предлагается двухцелевая оптимизационная модель, которая принимает решения о времени начала работ, способах выполнения работ и назначении работ подрядчикам интегрированным образом. После этого для решения предложенной двухцелевой модели оптимизации используется ряд методов принятия многоцелевых решений (MODM), а результаты сравниваются и анализируются.

Структура исследования следующая. В разделе 2 предлагается описание и математическая постановка задачи. В разделе 3 предлагается ряд методов MODM в качестве методологий решения для решения предлагаемой модели двухцелевой оптимизации. Подробный численный анализ представлен в разделе 4. Наконец, раздел 5 завершает работу.

Зарегистрируйся, чтобы продолжить изучение работы

    Поделиться сочинением
    Ещё сочинения
    Нет времени делать работу? Закажите!

    Отправляя форму, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности и обработкой ваших персональных данных.