净现值最大化的工程网络计划优化研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-15页 |
| ·本文的研究背景 | 第10-11页 |
| ·国内外的研究现状 | 第11-14页 |
| ·国外的研究现状 | 第11-13页 |
| ·国内的研究现状 | 第13页 |
| ·现有研究的不足 | 第13-14页 |
| ·本文的主要工作 | 第14-15页 |
| ·本文的主要内容 | 第14页 |
| ·本文的创新点 | 第14-15页 |
| 2 网络计划技术的优化原理 | 第15-23页 |
| ·施工进度计划 | 第15-16页 |
| ·施工进度计划的编制 | 第15页 |
| ·施工进度计划的基本形式 | 第15-16页 |
| ·网络计划方法 | 第16-18页 |
| ·网络图 | 第16页 |
| ·网络图活动及其时间参数 | 第16-18页 |
| ·关键线路、关键活动和非关键活动 | 第18页 |
| ·网络计划优化的内容与方法 | 第18-22页 |
| ·工期固定—资源均衡 | 第18-19页 |
| ·资源有限—工期最短 | 第19-20页 |
| ·工期—费用交换问题 | 第20-21页 |
| ·净现值最大化(Max-NPV)问题 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 3 问题的描述及其模型 | 第23-36页 |
| ·问题描述 | 第23-29页 |
| ·执行模式 | 第23-24页 |
| ·资源约束 | 第24-25页 |
| ·活动的实际开始时间以及实际完成时间 | 第25-26页 |
| ·现金流分析 | 第26-27页 |
| ·支付行为分析 | 第27-28页 |
| ·项目奖惩 | 第28-29页 |
| ·Max-NPV综合优化 | 第29页 |
| ·研究的假设条件 | 第29-30页 |
| ·问题的非线性整数规划模型 | 第30-35页 |
| ·变量分析 | 第30-33页 |
| ·改进的非线性整数规划模型 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 4 微粒群算法的应用 | 第36-59页 |
| ·标准微粒群算法 | 第36-41页 |
| ·算法原理 | 第36-38页 |
| ·收敛性分析 | 第38页 |
| ·参数分析 | 第38-40页 |
| ·算法基本流程 | 第40页 |
| ·与其它算法比较 | 第40-41页 |
| ·离散变量的微粒群算法 | 第41-43页 |
| ·二进制编码的微粒群算法 | 第41-42页 |
| ·整数空间的微粒群算法 | 第42-43页 |
| ·评价函数 | 第43页 |
| ·变量编码设计 | 第43-45页 |
| ·决策变量迭代编码 | 第43-45页 |
| ·变量的复杂度 | 第45页 |
| ·算法迭代研究 | 第45-53页 |
| ·活动调度优先权 | 第46-48页 |
| ·迭代方法 | 第48-50页 |
| ·算法的初始化过程 | 第50-52页 |
| ·支付迭代过程 | 第52-53页 |
| ·算法流程 | 第53-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 5 算例应用与分析 | 第59-65页 |
| ·算例计算 | 第59-62页 |
| ·结果对比与分析 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 6 结论与展望 | 第65-67页 |
| ·结论 | 第65-66页 |
| ·展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 附录A 本文采用的离散变量微粒群算法的部分代码 | 第70-80页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第80页 |
| 在学期间参与科研项目 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 大连理工大学学位论文版权使用授权书 | 第82页 |
