柔性资源约束的分布式协同产品开发项目多层次集成调度研究

协同产品开发项目中，由于协作企业的分布性、动态性等特性，使得项目执行过程中充满了不确定性；同时，由于参与项目的资源往往具有不同活动所需的多种功能（或技能），是具有柔性的资源，使得协作企业面临的项目进度管理和资源调度等项目管理方面的问题更为复杂。本项目将对分布式协同产品开发项目过程中的不确定性因素及其对项目管理产生的影响进行深入分析，提出不确定因素影响下基于模糊数学、灰色系统理论、人工神经网络和支持向量机的项目活动工期估算方法，并分析不同方法的适用情况；以最小化项目工期和项目成本为目标函数，构建面向全局和单个企业的柔性资源约束项目多层次集成调度问题的模型，提出基于群体智能的求解算法，设计基于分布式多智能体的协商决策机制；在此基础上，开发可交互的协同产品开发项目智能调度平台系统原型，为优化跨组织的资源配置、快速制定可行的项目进度计划和资源计划提供有效的工具，为企业提高协同产品开发效率提供支持。

综合考虑协同产品开发项目的分布性、资源复杂性和环境不确定性，科学高效地制定合理的项目进度计划，是保证项目顺利实施的基础之一。本项目主要围绕协同产品开发项目中不确定性活动工期估算方法，以人员为代表的柔性资源约束项目多层次调度问题的建模与智能优化算法，合作企业之间的协商决策模型及决策机制，和协同产品开发项目智能调度系统原型等4个主要问题开展了研究工作。.(1)针对协同产品开发项目独特性、一次性和不确定性，采用梯形模糊数对项目活动工期进行估算；建立了基于人员知识转移的活动工期估计模型；提出了基于人工神经网络的活动工期预测模型；探讨了双聚类算及其应用。.(2)提出了求解资源约束项目调度问题的混合萤火虫算法，对PSPLIB中的数据集进行实验求解，比较文献中的10种算法，说明混合萤火虫算法的有效性；建立了模糊产品开发项目调度问题的模型，提出了问题求解的萤火虫算法，并对某电子产品开发项目调度问题进行求解，对30个实例问题进行实验，结果说明算法在求解问题中具有较好的性能；以项目完工时间和成本最小化为目标函数，构建考虑激励成本和知识转移的多目标项目调度模型，提出了基于启发式优先规则和理想优基点法的问题决策方法；以项目工期和项目延迟时间最小化为目标函数，建立多目标资源约束项目调度问题模型，采用NSGAII、SPEA2和MOEA/D，以及基于电磁学的三种改进算法，即NSGAII_EM、SPEA2_EM和MOEA/D_EM，对40个问题实例进行求解，实验说明电磁学对于算法的改进有效性，同时表明NSGAII_EM是6种算法中最有效的求解算法；借鉴“非支配排序+拥挤度排序”方法，提出了多目标萤火虫算法，通过通用电动机产品族的仿真实验，说明算法求得的方案更优；对条件约束满足和非二元条件约束满足问题进行了研究，并分别用于可配置医用监测器案例和某汽车产品配置问题的求解，实验证明了不同算法的适用条件。.(3) 采用多Agent系统建立了CPD协商问题的框架，构建了协商Agent多目标反建议模型，提出了基于NSGAII的自动协商决策算法，仿真实验表明了算法对提高协商成功率和全局收益的有效性，有助于合作企业间快速达成双赢的项目计划协议。.(4) 采用C#语言，结合Matlab和SQL Server实现了协同产品开发项目智能调度系统原型，有助于参与CPD的各企业快速制定科学合理的项目进度和资源计划。