资源闲置成本视角下的多项目调度优化模型

"这篇论文研究了在多项目调度中考虑资源闲置成本的问题，提出了一个集成了工期延迟和资源闲置成本的多目标调度协同优化模型。该模型旨在提高资源利用效率，实现多项目在最小目标成本下的整体进度规划。论文采用了模拟退火算法和遗传算法的结合，设计出退火遗传算法来解决这一模型，并通过实例验证了算法和模型的有效性。该研究由中央高校基本科研业务费项目、国家社会科学基金项目以及重庆市科技攻关计划重大项目资助。" 在多项目调度中，资源约束是关键问题之一。传统的调度策略往往忽视了资源闲置的成本，即资源未被充分利用时产生的损失。这篇论文引入了资源闲置成本的概念，强调在优化项目进度的同时，必须考虑资源的闲置情况，以避免不必要的浪费。这种新的多目标调度协同优化模型旨在最大化资源利用率，降低整体项目的成本。 模型的构建是基于多项目之间的相互依赖和资源竞争关系，通过集成工期延迟和资源闲置成本，寻求最优的调度策略。这意味着在确保项目按期完成的同时，也要尽量减少因资源分配不当导致的闲置时间，从而降低成本。 为了解决这个复杂优化问题，论文采用了一种混合算法——退火遗传算法。模拟退火算法源于固体物理的退火过程，它在搜索全局最优解时允许有一定的概率接受次优解，从而避免陷入局部最优。遗传算法则是模拟生物进化过程，通过选择、交叉和变异操作寻找解决方案。将这两种算法结合，能够在寻找最优解的过程中保持良好的全局探索能力和局部优化能力。 通过具体算例，研究者验证了退火遗传算法在解决该模型时的可行性和有效性，表明该方法能够有效地处理资源受限的多项目调度问题，并在实际应用中具有较高的实用价值。这对于项目管理、物流与供应链管理以及生产运作管理等领域具有重要的理论指导意义和实践应用价值。 关键词如“多项目调度”、“资源约束”、“闲置成本”、“模拟退火”和“遗传算法”揭示了研究的核心内容，这些关键词也是该领域研究的关键点，对于理解论文的研究目标和技术手段至关重要。