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资源受限大型项目调度的多目标优化

致谢第4-5页
摘要第5-6页
Abstract第6页
1 引言第12-20页
    1.1 项目管理与项目调度第13-15页
    1.2 大型项目管理与大型项目调度第15-17页
    1.3 研究问题的提出第17页
    1.4 研究框架和论文组织第17-19页
    1.5 本章小结第19-20页
2 文献综述第20-32页
    2.1 大型项目特征研究现状第20-21页
    2.2 资源受限项目调度问题研究现状第21-28页
        2.2.1 RCPSP问题的数学模型第22-25页
        2.2.2 RCPSP问题的求解方法第25-28页
    2.3 大型项目调度相关问题研究现状第28-30页
    2.4 本章小结第30-32页
3 大型项目特征的界定第32-46页
    3.1 大型项目研究文献的计量分析第32-35页
        3.1.1 样本抽样第32-33页
        3.1.2 大型项目相关文献的引文分析第33-34页
        3.1.3 大型项目相关文献的学科分布第34页
        3.1.4 大型项目相关文献的国家或地区分布第34-35页
        3.1.5 大型项目相关文献的研究机构分布第35页
    3.2 大型项目特征内容分析第35-43页
        3.2.1 研究方法与设计第36页
        3.2.2 建立特征类目体系第36-38页
        3.2.3 编码结果与分析第38-43页
    3.3 本章小结第43-46页
4 资源受限大型项目调度多目标优化问题的数学模型第46-64页
    4.1 数学模型构建的方法与讨论第46-54页
        4.1.1 建模思路第46-47页
        4.1.2 大型项目分包问题第47-49页
        4.1.3 大型项目风险问题第49-51页
        4.1.4 大型项目成本分类第51-53页
        4.1.5 大型项目的支付方式第53-54页
        4.1.6 其他概念描述第54页
    4.2 数学模型第54-58页
        4.2.1 问题描述第54-55页
        4.2.2 基本参数第55-56页
        4.2.3 目标函数和约束条件第56-58页
    4.3 简单算例演示第58-61页
        4.3.1 算例说明第58-59页
        4.3.2 求解结果与分析第59-61页
    4.4 本章小结第61-64页
5 资源受限大型项目调度多目标优化问题的算法实现第64-78页
    5.1 重要概念第64-68页
        5.1.1 遗传算法第64-65页
        5.1.2 编码和解码第65页
        5.1.3 多目标优化问题第65-66页
        5.1.4 帕累托最优解第66-67页
        5.1.5 多目标遗传算法第67-68页
    5.2 资源受限大型项目调度NSGA-2算法设计第68-75页
        5.2.1 算法流程第68-70页
        5.2.2 编码方案第70-72页
        5.2.3 选择算子第72-73页
        5.2.4 交叉算子第73-75页
        5.2.5 变异算子第75页
    5.3 本章小结第75-78页
6 实验设计与分析第78-96页
    6.1 算例设计第78-83页
        6.1.1 基础算例第78-79页
        6.1.2 改造算例第79-83页
    6.2 实验设置第83-84页
    6.3 实验结果第84-95页
        6.3.1 算例单元1结果第84页
        6.3.2 算例单元2结果第84-85页
        6.3.3 算例单元3结果第85页
        6.3.4 算例单元4结果第85-86页
        6.3.5 算例单元5结果第86页
        6.3.6 算例单元6结果第86-87页
        6.3.7 算例单元7结果第87页
        6.3.8 算例单元8结果第87-88页
        6.3.9 实验结果统计分析第88-95页
    6.4 本章小结第95-96页
7 总结与展望第96-100页
参考文献第100-108页
作者简历及在学期间所取得的主要科研成果第108页

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