| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状及文献综述 | 第11-16页 |
| 1.2.1 多项目管理问题研究 | 第11-12页 |
| 1.2.2 多项目资源管理方法研究 | 第12-13页 |
| 1.2.3 最优化问题研究 | 第13-15页 |
| 1.2.4 粒子群优化算法研究 | 第15-16页 |
| 1.3 研究内容 | 第16-17页 |
| 第2章 建筑施工企业多项目资源管理概述 | 第17-30页 |
| 2.1 多项目管理概述 | 第17-19页 |
| 2.1.1 多项目管理的基本知识 | 第17-19页 |
| 2.1.2 建筑施工企业多项目管理 | 第19页 |
| 2.2 建筑施工企业多项目资源管理理论 | 第19-29页 |
| 2.2.1 建筑施工企业多项目资源管理概述 | 第19-21页 |
| 2.2.2 建筑施工企业多项目资源调度模型构建 | 第21-26页 |
| 2.2.3 建筑施工企业多项目模式下新型组织结构探索 | 第26-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 解决最优化问题的新型粒子群优化算法 | 第30-40页 |
| 3.1 最优化问题 | 第30-31页 |
| 3.2 标准粒子群优化算法 | 第31-36页 |
| 3.2.1 群体智能与粒子群优化算法 | 第31页 |
| 3.2.2 标准粒子群优化算法的原理和流程 | 第31-34页 |
| 3.2.3 标准粒子群优化算法的参数分析 | 第34-36页 |
| 3.3 标准粒子群优化算法的改进 | 第36-39页 |
| 3.3.1 约束条件的处理技术 | 第36-37页 |
| 3.3.2 种群的自适应变异策略 | 第37页 |
| 3.3.3 种群的动态变异策略 | 第37-38页 |
| 3.3.4 改进粒子群算法的主要流程 | 第38-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 施工企业多项目资源调度的实例应用 | 第40-45页 |
| 4.1 应用实例 | 第40-41页 |
| 4.2 仿真结果及分析 | 第41-44页 |
| 4.3 本章小结 | 第44-45页 |
| 结论 | 第45-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-54页 |
| 附录1 粒子群优化算法相关程序代码 | 第54-59页 |
| 附录2 两种算法仿真结果 | 第59-64页 |