| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题研究的背景 | 第11-12页 |
| 1.2 课题来源及研究意义 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外风险管理与伙伴选择研究现状 | 第13-17页 |
| 1.3.1 项目风险管理的研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3.2 伙伴选择的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.4 本文研究工作 | 第17-18页 |
| 1.5 论文结构 | 第18-19页 |
| 第2章 相关理论概述 | 第19-31页 |
| 2.1 项目管理 | 第19-22页 |
| 2.1.1 项目的概念 | 第19页 |
| 2.1.2 项目管理的概念 | 第19-20页 |
| 2.1.3 项目管理的特点 | 第20-21页 |
| 2.1.4 项目管理的内容 | 第21-22页 |
| 2.2 项目风险管理 | 第22-25页 |
| 2.2.1 项目风险概述 | 第22-23页 |
| 2.2.2 项目风险分类 | 第23-24页 |
| 2.2.3 项目风险分析 | 第24-25页 |
| 2.3 风险价值理论 | 第25-28页 |
| 2.3.1 VaR方法概述 | 第25-27页 |
| 2.3.2 VaR方法的特点 | 第27页 |
| 2.3.3 VaR模型计算方法 | 第27-28页 |
| 2.4 伙伴选择 | 第28页 |
| 2.5 蚁群算法 | 第28-31页 |
| 2.5.1 蚁群算法的产生 | 第28-29页 |
| 2.5.2 基本蚁群算法的原理 | 第29-31页 |
| 第3章 考虑VaR的项目伙伴选择问题模型及算法设计 | 第31-47页 |
| 3.1 问题描述 | 第31-32页 |
| 3.2 基本模型 | 第32-33页 |
| 3.3 模型转换 | 第33-34页 |
| 3.4 蚁群算法设计 | 第34-39页 |
| 3.4.1 蚁群的初始化 | 第36页 |
| 3.4.2 蚂蚁的搜索过程 | 第36-37页 |
| 3.4.3 状态转移概率 | 第37-38页 |
| 3.4.4 拒绝策略 | 第38页 |
| 3.4.5 信息素的更新策略 | 第38-39页 |
| 3.5 时变参数与关键路径信息引导的蚁群算法 | 第39-45页 |
| 3.5.1 时变参数 | 第39页 |
| 3.5.2 关键路径调整 | 第39-44页 |
| 3.5.3 信息素引导 | 第44-45页 |
| 3.6 嵌入蒙特卡洛模拟的蚁群算法 | 第45-46页 |
| 3.6.1 全工作蒙特卡洛模拟的蚁群算法设计 | 第45-46页 |
| 3.6.2 关键工作蒙特卡洛模拟的蚁群算法设计 | 第46页 |
| 3.7 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 仿真实验与分析 | 第47-73页 |
| 4.1 算法参数分析 | 第47-61页 |
| 4.1.1 算例Ⅰ | 第47-58页 |
| 4.1.1.1 算例描述 | 第47-50页 |
| 4.1.1.2 算法参数分析 | 第50-57页 |
| 4.1.1.3 算例结果 | 第57-58页 |
| 4.1.2 算例Ⅱ | 第58-59页 |
| 4.1.2.1 算例描述 | 第58页 |
| 4.1.2.2 算法参数分析 | 第58-59页 |
| 4.1.2.3 算例结果 | 第59页 |
| 4.1.3 算例Ⅲ | 第59-60页 |
| 4.1.3.1 算例描述 | 第59页 |
| 4.1.3.2 算法参数分析 | 第59-60页 |
| 4.1.3.3 算例结果 | 第60页 |
| 4.1.4 参数结果分析 | 第60-61页 |
| 4.2 算法对比分析 | 第61-62页 |
| 4.3 问题参数分析 | 第62-68页 |
| 4.3.1 置信水平分析 | 第62-64页 |
| 4.3.2 变异系数分析 | 第64-68页 |
| 4.4 蒙特卡洛模拟 | 第68-72页 |
| 4.4.1 全工作蒙特卡洛模拟的结果 | 第68-69页 |
| 4.4.2 关键工作蒙特卡洛模拟的结果 | 第69-70页 |
| 4.4.3 仿真结果对比 | 第70-72页 |
| 4.5 本章小结 | 第72-73页 |
| 第5章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 致谢 | 第79-81页 |
| 附录 | 第81-87页 |