共享资源约束净现值最大化多项目调度及其禁忌搜索启发式算法

摘要

研究共享资源约束下的净现值最大化多项目调度问题。介绍了该问题的现实和理论背景并提出研究问题，构建问题优化模型和分析模型特点并提炼问题性质，设计问题求解的禁忌搜索启发式算法，并提出改进措施以提升算法效率。在随机生成的标准算例上进行计算实验，对算法进行验证，以及对关键参数进行敏感性分析。研究表明，禁忌搜索算法优于多重迭代改进和随机抽样算法，且基于改进措施的禁忌搜索算法绩效最佳；净现值随资源强度和项目截止日期增加而增加，而随资源因子呈下降趋势；另外净现值随里程碑数量、预付款比例和支付比例呈单调递增的趋势，而折现率则负向影响净现值。

关键词

多项目调度 / 净现值最大化 / 优化模型 / 禁忌搜索 / 共享资源

基金资助

国家自然科学基金资助项目(72371195,71871176)