【摘 要】
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在活动工期不确定的分布式多项目调度问题中,以最小化期望总拖期成本为目标,设计基于多优先规则启发式的动态调度算法,在每个决策点分别以不同的多优先规则启发式决策候选活动和协调候选活动间的全局资源冲突.此外,考虑到管理者信息披露的策略性行为,设计了支付协商过程,以对抗两个项目问题中管理者的投机行为.开展了详细的计算实验研究,结果表明:在五种活动工期分布下,本文算法可以有效降低总拖期成本的期望值;在工期常分布下,本文算法更新了相关研究中的最优结果.另外,实验还分析了两个项目问题中的管理者在协商过程中的策略性行为对
【机 构】
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北京航空航天大学经济管理学院,北京100191
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在活动工期不确定的分布式多项目调度问题中,以最小化期望总拖期成本为目标,设计基于多优先规则启发式的动态调度算法,在每个决策点分别以不同的多优先规则启发式决策候选活动和协调候选活动间的全局资源冲突.此外,考虑到管理者信息披露的策略性行为,设计了支付协商过程,以对抗两个项目问题中管理者的投机行为.开展了详细的计算实验研究,结果表明:在五种活动工期分布下,本文算法可以有效降低总拖期成本的期望值;在工期常分布下,本文算法更新了相关研究中的最优结果.另外,实验还分析了两个项目问题中的管理者在协商过程中的策略性行为对多项目调度的影响,从成本的角度分析了管理者的占优行为策略及对应的多项目调度求解质量.
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