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多项目运作环境下的进度集成与资源协调控制研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 绪论第10-19页
   ·研究背景及意义第10-12页
     ·研究背景第10-11页
     ·研究意义第11-12页
   ·国内外研究文献第12-16页
     ·多项目管理基本理论的研究第12-15页
     ·多项目进度与资源配置方面的研究第15-16页
   ·研究的主要内容第16-17页
   ·研究的主要方法和技术路线第17-19页
第二章 多项目管理概述第19-29页
   ·多项目管理概念及其内涵第19-20页
   ·多项目管理的分类及特点第20-24页
     ·多项目管理的分类第20-21页
     ·多项目管理的特点第21-24页
   ·多项目管理的重点问题第24-27页
     ·组织结构问题第24-25页
     ·项目计划的整体性问题第25页
     ·项目间组织利益的均衡性问题第25-26页
     ·项目部门与职能部门的协调问题第26页
     ·资源配置问题第26-27页
   ·本章小结第27-29页
第三章 多项目环境下进度问题分析第29-39页
   ·多项目进度管理概念第29页
   ·多项目进度管理中亟待解决的难题第29-31页
     ·多项目资源冲突给多项目进度管理带来的影响第29页
     ·单项目计划管理方法不能满足多项目进度管理的需求第29-30页
     ·多项目进度计划中存在的级联反应第30-31页
     ·多项目进度管理的整体性第31页
   ·多项目进度管理中制约因素分析第31-38页
     ·企业内部制约因素第32-36页
     ·企业外部制约因素第36-38页
   ·本章小结第38-39页
第四章 资源约束下多项目调度模型与方法研究第39-55页
   ·项目计划与项目调度第39页
   ·关键链法第39-44页
     ·关键链项目管理概述第39-40页
     ·关键链项目管理的基本假设第40页
     ·关键链项目管理的基本原理第40-42页
     ·关键链在多项目管理中的应用第42-43页
     ·计算关键链的缓冲区大小第43-44页
     ·关键链技术应用于多项目管理的局限性第44页
   ·基于优先规则的启发式算法第44-48页
     ·任务优先规则第45页
     ·串行的进度生成机制第45-46页
     ·多项目串行进度生成机制第46-48页
   ·项目调度的遗传算法第48-54页
     ·遗传算法概述第48-49页
     ·遗传算法的特点第49页
     ·遗传算法的基本流程第49-50页
     ·遗传算法的基本操作第50-53页
     ·遗传算法求解多项目进度管理的优势分析第53-54页
   ·本章小结第54-55页
第五章 遗传算法在多项目资源协调控制中的应用第55-66页
   ·多项目资源协调控制问题的数学模型第55-60页
     ·企业多项目资源协调控制问题的描述第55-56页
     ·多项目资源协调控制问题的模型假设第56页
     ·建立多项目资源协调控制问题的模型第56-60页
   ·遗传算法的设计第60-63页
     ·相邻矩阵(Adjacency matrix)第60页
     ·确定编码方案第60-61页
     ·初始化种群第61页
     ·确定适应度函数和选择方法第61-62页
     ·交叉算子和变异算子第62页
     ·确定遗传算法的参数第62-63页
   ·遗传算法实例分析第63-65页
     ·设置多项目相关的数值第63-64页
     ·遗传算法运行结果第64-65页
   ·本章小结第65-66页
第六章 多项目进度集成与资源协调控制的对策第66-76页
   ·建立基于进度集成和资源协调的管理组织第66-68页
   ·基于进度集成的资源优化配置第68-70页
     ·制定资源计划第69页
     ·确定项目优先级第69-70页
     ·动态优化地配置资源第70页
   ·建立有利于多项目进度实施的绩效评价指标第70-72页
   ·加强多项目进度风险管理第72-73页
   ·建立进度与资源等信息的共享平台第73-75页
   ·本章小结第75-76页
第七章 总结及展望第76-78页
   ·结论第76-77页
   ·未来研究与展望第77-78页
致谢第78-79页
参考文献第79-82页
攻读学位期间取得的研究成果第82页

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