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ETO型机械制造企业项目管理的资源优化方法及应用研究

作　者: 陈焰
导　师: 王少梅
学　校: 武汉理工大学
专　业: 机械设计及理论
关键词: ETO型机械制造企业多项目管理资源优化元胞自动机拓扑排序算法多Agent粒子群算法仿真
分类号: F407.4
类　型: 博士论文
年　份: 2009年
下　载: 529次
引　用: 4次
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内容摘要

项目管理作为管理实践的一个独特领域已深入到各个行业,在世界发达国家,它已经成为推动制造业快速发展的有效管理方式,而我国机械制造业的项目管理水平与发达国家相比还有较大差距。企业要在激烈的市场竞争中取得优势,不能只依靠装备及技术手段的更新,更需要提高管理水平,因而多项目管理的理论方法及应用研究已成为目前的热点。ETO (Engineer-to-order)型机械制造企业是典型的面向项目的制造型企业,面临着资源有限而需要同时完成多个项目的问题,推行科学的项目管理模式是行业发展的必然趋势。从某种意义上说,项目管理是一种对资源进行管理、分配和调度的过程,因而多项目管理中资源优化调度是关键议题。通过先进的项目管理理念与方法的应用,可使企业在节约资源的同时提高服务水平,增强市场竞争力。本文结合我国ETO型机械制造企业的实际,对多项目管理的资源优化方法进行研究,提出了一些新的思路和方法,主要内容和成果如下：(1)结合项目管理理论和ETO型机械制造企业的生产特点,分析了贯穿机械产品项目实施的产品管理、项目管理和资源管理三条基本线。针对我国企业在管理项目中存在的问题,阐明了推行项目管理模式的必要性,并结合企业资源的特点,明确了企业多项目管理中资源优化的目标及主要内容。(2)提出了针对ETO型机械制造企业的多项目优先级评价指标体系。在分析客户、财务和产品等方面是影响项目优先级主要因素的基础上,确定了多项目优先级的评价指标,提出了指标分值的量化参考方法,运用AHP法确定了指标权重,并建立了基于GRA法的多项目优先级评价模型,结合企业实例验证了指标体系和方法的可行性。(3)建立了以项目加权总工期最小为目标的资源约束下多项目工期优化问题的数学模型；同时针对基本的元胞自动机拓扑排序算法的不足,提出了改进的方法：通过设置虚拟节点将多个项目的网络合并,以满足任务逻辑约束和资源条件为演化规则,构造基于项目网络的元胞自动机模型；从起始虚拟节点出发,寻找满足演化规则的待激活节点,对同时存在多个待激活节点的情况,提出了两种相应的待激活节点的排序方式；通过多轮比较寻优,求得多项目工期优化问题的资源优化调度方案。通过企业案例验证了算法的有效性。(4)针对任务工期随资源获取数量增减而变化的多项目资源优化调度问题,建立了相应的数学模型,提出了问题求解的多Agent粒子群算法。新算法针对基本粒子群算法的粒子间缺乏协商和协作而导致收敛速度慢的缺点,将Agent概念引入粒子结构中,利用Agent的局部环境自学习操作,获得空间位置更新值；并提出基于利益最大化博弈的粒子位置取整操作思路,将取整后的粒子映射到资源的调度方案上,通过不断更新最终获得全局最优调度方案,并通过实例验证了算法的有效性。(5)结合动态多项目管理资源配置的特点,在传统资源分散配置策略的基础上提出一种资源集中共享策略。以某ETO型机械制造企业的一个装配子系统为研究对象,建立了相应的系统仿真模型,试验结果表明系统的繁忙程度越高,资源集中共享策略与传统资源分散配置策略相比,系统服务效率有明显的提高。

全文目录

摘要  4-6
Abstract  6-11
第1章绪论  11-23
  1.1 选题背景和研究意义  11-13
    1.1.1 研究背景  11-13
    1.1.2 研究目的及意义  13
  1.2 国内外研究现状综述  13-20
    1.2.1 项目管理资源优化问题的求解算法  13-18
    1.2.2 多项目动态资源配置问题的研究现状  18
    1.2.3 元胞自动机在优化计算中的研究现状  18-19
    1.2.4 国内外研究成果小结  19-20
  1.3 论文的研究内容和结构  20-23
    1.3.1 研究内容  20-22
    1.3.2 论文结构  22-23
第2章 ETO型机械制造企业的项目管理及资源优化分析  23-44
  2.1 项目管理概述  23-28
    2.1.1 项目及其特性  23-24
    2.1.2 项目管理过程  24-28
  2.2 多项目管理的特点及方法  28-33
    2.2.1 多项目管理的概念及特点  28-30
    2.2.2 企业多项目的组合管理方法  30-33
  2.3 ETO型机械制造企业的项目特点及管理  33-35
    2.3.1 ETO型企业生产的特点  33-34
    2.3.2 企业项目实现的管理线  34-35
  2.4 ETO型企业推行项目管理的必要性  35-38
    2.4.1 我国ETO型企业在项目管理方面存在的问题  35-37
    2.4.2 推行项目管理模式的必要性  37-38
  2.5 ETO型企业项目管理中的资源优化分析  38-43
    2.5.1 企业资源分类及特点  38-42
    2.5.2 企业资源优化的目标  42
    2.5.3 多项目管理中资源优化的主要内容  42-43
  2.6 本章小节  43-44
第3章基于AHP和GRA的多项目优先级评价方法研究  44-64
  3.1 多项目管理中的排序问题  44-45
  3.2 项目优先级的影响因素分析  45-47
    3.2.1 客户因素  45-46
    3.2.2 财务因素  46
    3.2.3 产品因素  46-47
  3.3 建立机械产品多项目优先级评价指标体系框架  47-48
  3.4 评价指标及其量化方法  48-52
    3.4.1 评价指标选取的原则  48-49
    3.4.2 机械产品多项目优先级评价指标的选取  49-50
    3.4.3 评价指标及量化  50-52
  3.5 基于AHP法的指标权重确定  52-57
  3.6 基于GRA的多项目优先级评价模型  57-61
  3.7 案例分析  61-63
  3.8 本章小结  63-64
第4章资源约束下多项目工期优化的元胞自动机拓扑排序算法  64-98
  4.1 资源约束下的多项目工期优化问题描述  64-68
  4.2 问题的数学模型  68-70
    4.2.1 模型假设  68
    4.2.2 模型建立  68-70
  4.3 模型的求解方法  70-71
  4.4 模型求解的元胞自动机拓扑排序算法  71-83
    4.4.1 元胞自动机的定义  71-72
    4.4.2 元胞自动机的构成  72-73
    4.4.3 基本的元胞自动机拓扑排序算法  73-78
    4.4.4 多项目工期优化的元胞自动机拓扑排序算法  78-83
  4.5 案例应用  83-97
  4.6 本章小节  97-98
第5章任务工期可变的多项目资源优化调度的改进粒子群算法  98-126
  5.1 任务工期可变的多项目资源优化调度问题的描述  98-99
  5.2 问题的数学模型  99-102
    5.2.1 假设条件  99
    5.2.2 数学模型  99-102
  5.3 粒子群算法的改进及模型求解  102-117
    5.3.1 基本粒子群算法  103-106
    5.3.2 基于多Agent的粒子群算法的设计  106-110
    5.3.3 任务工期可变的多项目资源优化调度问题的粒子映射  110-115
    5.3.4 求解任务工期可变多项目资源优化调度问题的多Agent粒子群算法  115-117
  5.4 案例应用  117-125
  5.5 本章小结  125-126
第6章动态多项目管理的资源配置仿真研究  126-163
  6.1 动态多项目管理概述  126-127
  6.2 动态多项目资源配置的特点  127
  6.3 动态多项目资源配置的基本方法  127-132
  6.4 动态多项目管理的资源配置策略  132-133
  6.5 动态多项目资源配置的仿真研究总体思路  133-134
  6.6 分散策略下的资源配置动态仿真  134-150
    6.6.1 分散策略下的资源配置动态系统描述  134-138
    6.6.2 仿真模型建立  138-150
    6.6.3 运行仿真及结果  150
  6.7 集中共享策略下的资源配置动态仿真  150-156
    6.7.1 资源集中共享策略的描述  150-151
    6.7.2 建立仿真模型  151-156
    6.7.3 运行仿真及结果  156
  6.8 仿真结果的比较与分析  156-162
    6.8.1 系统当前状态下仿真结果的比较分析  156-157
    6.8.2 系统状态变化下的敏感性分析  157-162
  6.9 本章小结  162-163
第7章总结与展望  163-166
  7.1 全文总结  163-164
  7.2 进一步研究的工作  164-166
致谢  166-167
参考文献  167-176
攻读博士学位期间发表的论文和参与的科研项目  176-177

ETO型机械制造企业项目管理的资源优化方法及应用研究

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