[发明专利]一种解决资源受限项目调度问题的方法

说明书

本发明公开了一种解决资源受限项目调度问题的方法，提出一种基于活动后移响应时间最小的启发式规则，并设计出一种处理项目资源约束和时序优化二阶段分解算法，通过结合启发式规则和元启发式算法，以及对资源冲突消解后的进度计划进行再一次的时序优化，消除项目计划中活动之间可能存在的时间间隙，从而获得最佳活动调度方案。本发明考虑时序约束和资源约束，利用活动后移响应时间的启发式规则信息，并结合元启发式算法，能有效消除资源冲突，并快速地实现活动调度安排；能利用时序优化对活动调度安排进一步优化，充分合理地调配资源消耗量与活动时序之间的关系，有利于快速找到最小化项目总工期。

技术领域

本发明属于调度控制技术领域，具体涉及到一种解决资源受限项目调度问题的有效方法。

现有技术

资源受限项目调度问题(RCPSP)是运筹学和管理科学领域中最棘手的问题之一。开发有效的求解算法对于学术研究和工程应用都有着重要的现实意义和实用价值。RCPSP考虑时序约束、资源共享和活动之间的资源约束，以最小化项目总持续时间为目标，研究项目活动计划的合理调度。RCPSP是一个典型的组合优化问题。目前，求解RCPSP的方法主要是精确算法、启发式算法和智能优化算法。在近几年的文献研究中，主要研究基于规则的启发式算法和智能优化算法。

启发式算法可以在较短的计算时间内获得大规模问题的近似最优解，操作简便，在工程实践中有着广泛的应用。Li,Shiqi等在《基于离散事件模拟和多重比较过程的随机资源约束项目调度》一文中，提出了多重比较过程以比较随机模拟模型中获得的多个调度方案，其中，根据活动的随机序列和最早开始时间的规则生成调度备选方案，并使用平均总持续时间来评估不同活动序列的性能。然而，活动序列的生成只考虑了活动依存关系和资源约束，并没有考虑活动调整对后续活动的影响。此外，根据调度生成规则，一个活动序列只能得到一种调度。Pojter等在《资源受限调度中的最大松弛问题》一文中，研究了基于优先级的资源分配最大化项目进度总加权松弛的问题。根据不同的分配模式、活动队列、资源队列和分配规则，提出并研究了八种启发式算法。借助于多种策略的组合将产生多种调度计划，该策略搜索到最优结果的可能性较大。基于规则的启发式算法的不足之处在于，一种规则只能给出一个特定的解，因此，搜索模式是单一的，规则的选择支配着解决方案的质量。此外，启发式算法在小规模问题中可以获得最优解。然而，不能保证在其他规模的情况下,依然获得最优解。

智能优化算法在求解大规模问题上具有良好的性能，越来越多的研究者采用智能优化方法求解RCPSP问题。王军强等在《一种求解资源受限多项目调度问题的分解算法》一文中，针对资源受限多项目调度的多目标优化问题，采用约束层分解策略，提出了一种求解调度约束和资源约束的二阶段分解算法，并采用改进蚁群算法消除资源冲突。然而，虽然算法能找到优秀解，但是算法的运算速度和运算效率并不优秀。李敬花在《遗传蚁群融合算法求解多项目资源能力平衡问题》一文中，为探索更高效的多项目资源能力平衡优化方法，提出了一种基于遗传蚁群融合算法的求解方法，建立了以单位时间内所有项目的总资源消耗方差为优化目标的问题模型，并设计了模型求解的遗传蚁群融合算法。然而，遗传算法和蚁群算法的融合时机需凭实践经验进行手动的设置，算法的使用依赖较强的专业性和经验性，不方便使用。智能优化算法的不足在于迭代中最优解结构的丢失，搜索过程中解的退化和过早收敛。如何设计解决方案的进化策略，保证解的多样性和优秀解结构的继承，以及如何将不同算法的搜索特征结合起来设计混合算法，以提高搜索效率和质量是目前智能搜索算法的主流。

发明内容

本发明针对资源受限项目调度问题，提出一种求解资源受限项目调度问题的有效方法，采用活动后移响应时间最小的启发式规则，并设计一种处理项目资源约束和时序优化的二阶段分解方法。对于资源冲突消解策略，利用活动后移响应时间评价各种消解资源冲突的可行活动调度序列，并结合元启发式算法对解进行迭代，以找出最佳可行活动调度序列。同时，利用时序优化算法对资源冲突消解后的活动计划进行活动前移调整，消除项目计划中活动之间可能存在的时间间隙，从而进一步缩短项目总持续时间。

本发明所采用的技术方案是：一种解决资源受限项目调度问题的方法，其特征在于，包括以下步骤：