55200字硕士毕业论文水模型规划调度的进一步研究
论文类型：硕士毕业论文
论文字数：55200字
论点：项目,算法,系统
论文概述：
摘要 项目计划排程作为企业信息化的重要部分，在制造业生产过程中有着非常重要的作用，不做好项目的规划，将会导致企业面临突入其来的失败和痛苦。近几十年来，项目计划排程的研究
论文正文：
水模型规划调度的进一步研究
简介:近几十年来，项目计划与进度的研究取得了很大进展，并取得了许多成果，如甘特图法、项目评估与评审技术法、关键路径法等。然而，这些方法在实际应用中也有一定的局限性或缺陷。例如，由于在10个现有环境中对项目管理的投资，新系统在实际应用中将更加困难。由本网站的硕士论文中心组织。
1简介
1.1课题来源、目的和意义
课题来源
本论文的研究内容来源于国家863先进制造和自动化技术领域中面向C-worker MS方向的专项项目“船舶工业CAPP解决方案的研发与应用”(项目代码:2007AA040501)，以及穆凯软件技术平台产品的开发需求。
制造企业有十多个可变因素，导致项目规划和进度安排的不确定性更大。例如，有必要插入新任务或适应资源条件的变化。如果时间表不能及时调整，很容易导致一些工作人员在一定时间内承受更大的负荷，甚至超载。目前，各大软件公司也引进了许多计算机辅助系统来解决项目规划等问题。目前流行的项目管理工具包括:微软公司的微软项目2003、普瑞玛公司的P3E、国际商用机器公司的项目管理办公室、阿尔特弥斯公司的阿尔特弥斯视图4等。但是，这些方法在实际应用中也有一定的局限性或缺陷，如浪费[在信息技术上投入的资源等。
项目规划和进度安排是信息化的重要手段。然而，由于10项目调度系统本身的局限性，系统研究往往与当前的应用环境脱节。随着企业信息化的发展，大多数企业或多或少都有自己的一套软件系统，如穆凯公司引进的产品数据管理系统。虽然在跟踪和控制项目计划方面存在一些缺陷，但它已经包含了项目管理的功能。任务管理和文档管理已经有了一个很好的组织模型。仅仅给它添加一个强大的项目规划和调度系统太麻烦和多余了。从节约成本和保护现有投资的角度来看，这不是一个有效的解决方案。在企业信息化发展中，如何在现有的基础上构建一个满足整体需求的综合项目管理平台将是一个重要的课题。
2.项目目的
本文针对企业对项目规划调度系统的需求，根据企业当前的信息环境和当前制造信息系统面临的问题，以穆凯公司的软件技术平台产品为基础，确立了本项目的主要目的:研究项目规划调度系统在当前信息环境中的地位，并结合现有信息环境提出一种快速的项目规划调度算法。根据当前制造业信息化的发展趋势，研究了项目计划调度系统与当前企业信息化平台集成的关键技术，为信息系统集成提供技术、方法和工具支持，并在此基础上提出了分布式环境下权限管理的解决方案。
3.课题的意义
应用项目规划和调度软件是企业应对竞争环境的重要途径。近几十年来，项目计划与调度的研究取得了很大进展，并取得了许多成果，如甘特图法、项目评估与评审技术法、关键路径法等。然而，这些方法在实际应用中也有一定的局限性或缺陷。例如，由于在10个现有环境中对项目管理的投资，新系统在实际应用中将更加困难。通过本课题的研究，本文研究了一种在现有信息环境下的快速项目调度算法。使用该算法可以根据成员的负载有效调整任务安排，快速调整，并能有效实现交互控制和响应任务变化。该算法的研究对十个丰富的项目调度算法实例具有重要意义。
作为企业信息化的一部分，与其他系统的交互操作是当前信息化发展的必然要求。解决系统间的信息交互、功能补充和集成是必然的选择。目前，许多基于现有信息平台开发的系统集成解决方案都处于10世纪初期，功能相对单一，技术相对落后。本课题希望通过研究项目计划与调度系统与当前信息环境的有效整合，找到一种适合企业当前信息状况的解决方案。丰富制造业成套信息方案的样本，为制造业开发一个通用的集成平台具有重要意义。在此基础上，促进应用系统集成技术的完善具有重要意义。
1.2项目研究背景
2.1项目规划与进度的研究现状
作为现代项目管理的重要组成部分，项目规划与进度不仅直接影响项目能否按预期时限完成，还影响项目成本和项目的最终绩效。
随着科学技术的发展和新技术的广泛应用，高科技生产系统进一步提高了生产过程的自动化程度。虽然生产过程更加有效和合理，但项目本身的特点也发生了重大变化。项目生存空所跨越的面积越来越大，项目本身的复杂性和不确定性也在增加。当项目变得越来越大、越来越复杂的时候，十大产业的分工越来越细，项目往往需要多个企业的合作才能完成。这些原因导致各行业对项目规划和进度的依赖性更强。
调度问题通常是特定生产环境的抽象。十个实际问题通常有多个动态目标，这导致调度问题成为一个复杂的主题。项目计划与调度算法的研究已经有几十年的历史，但是项目的生产环境与十个实际项目有很大的不同。调度算法的使用应根据其相应生产环境的特点进行评估，并选择合适的调度算法。目前，以下方法被广泛使用。
(一)分配方法:项目工作通常按简单的标准排序。这种方法更适用于十个简单的指派问题。对于更复杂的调度问题，通常很难或不可能获得最佳解决方案。调度标准简单易懂，用户也容易理解。常见的调度标准包括最短处理时间法、最长处理时间法、先进先出法、最早到期法(EDD)等。[2]。该方法使用特定的规则来调度项目，这仅解决了调度问题的一个方面，并且通常仅实现一些调度目标。不同规则产生的调度结果不一定相同甚至冲突。此时，有必要根据调度程序考虑具体问题，以选择具体的调度结果来实现目标，这就要求用户具有丰富的项目经验。调度方法不是通用规则。即使在类似的生产环境中，调度方法也不能随便应用，更不用说调度问题考虑不同的因素和不同的实际标准。调度问题通常是处理调度中各种因素的多种规则的混合。然而，很难判断基于10个不同因素的调度结果是好是坏。但是，一些简单的分配规则通常会被合并到其他解决方案中，作为确定冲突的辅助工具。
(2)数学规划方法:是较早应用的十个离散事件动态系统建模方法之一。它的理论基础是排队论和线性规划。主要研究系统在约束条件下获得最优解的过程。这种方法是运筹学的一个分支。利用线性规划理论建立的系统模型通常可以用来分析十个生产率和平均生产时间等。，并应用了十多个小规模调度问题。
数学规划方法用客观的定量表达式分解复杂的问题。通过将实际因素转化为各种数学变量，同时引入各种约束条件进行互开花，很容易建立针对特定目标或准则的数值
数学模型，理论上可以得到问题的最优解。然而，如果所建立的数学模型能够真实地反映实际问题，通常该方法能够取得良好的调度效果。然而，通常有十几个实际因素不能用数学模型来描述，或者有太多的实际因素需要考虑，所以所建立的数学模型很难反映所有的实际影响因素。此时，模糊神经网络与实际问题相差太大，因为引入了太多的影响因素来假设实际情况的影响。
(3)通过相关的十种优化算法，提出了启发式算法。启发式算法可以定义如下:直观地或凭经验构建的算法为组合优化问题的每个实例给出可行的解决方案，该解决方案在可接受的时间或成本为空。可行解与最优解的偏离程度不一定是预先可预测的。启发式算法试图一次为一个或所有目标提供解决方案。例如，它通常可以找到非常合适的解决方案，但
无法确保它不会得到糟糕的解决方案；它通常能在合理的时间内解决问题，但不可能知道它是否每次都能以这样的速度解决。
启发式规则具有易于构造和适应调度问题动态变化的优点。缺点:启发式算法不能总是找到最佳的解决方案。目的该算法不是一般算法，它有相应的工作环境。
算法在设计上有很多技巧，应用效果会因技术人员的经验而有很大差异。
关于启发式算法在解决调度问题中的应用，有很多研究。例如，用遗传算法解决十进制的兼职调度问题，用遗传算法解决神经网络的兼职调度问题。唐等人[6}推荐的NEH启发式算法；贝克和伯特兰提出了一种有效的MDD启发式算法来解决单目标低延迟问题。
阿里代埃和戈帕兰以及拉夏马独孤等人[sl解释说，MDD规则以及PSK和WI启发式方法实际上在自然界中是常见的。一是在最优序列调度问题中，相邻的工作将符合这个MDD规则的相关特征。Opots使用拉格朗日松弛法(Lagrangian张弛)获得下界，用于减少分支边界的求解时间，增加求解工作量。Sridharan和Zhou研究了不同工作和机器启动时间的动态调度问题，提出了一种启发式规则，并将其作为启动时间的初始上限，扩展了分支定界法的应用。
(4)模拟方法。模拟方法是使用计算机模拟软件来模拟实际制造生产过程中事件和行为之间的逻辑关系。对实际环境的模拟可以直观地分析和比较系统数学模型的性能，得到接近实际的结构参数。然而，在生产过程中，调度问题往往无法用精确的数学模型来描述。因此，需要多次测试各种调度规则来选择合适的系统模型。该仿真方法能够以较低的成本模拟实际问题的数学模型，测试各种调度规则的优缺点，选择最佳的调度控制方案。因此，该方法通常使用十种启发式近似算法进行性能评估。模拟方法通常被用作早期测试各种调度规则的优缺点的辅助工具。然而，十点模拟方法可以更方便快捷地模拟各种调度规则。随着组合调度规则及其优越的十点规则在调度问题中的应用，模拟方法经常被用来模拟十点组合调度规则。凭借调度器的知识和经验，通过仿真方法可以快速动态分析各种调度规则组合后的系统性能和参数模型，逐渐成为一种重要的调度问题解决方法。
该仿真方法可以通过添加影响因素，将各种调度问题动态引入到实际环境中，最大限度地模拟实际问题，特别是对于十个无法用数学模型描述的调度问题。然而，仿真方法不能直接找到调度问题的解决方案，并且经常在生成系统模型方案时评估系统模型的动态性能和参数。因此，仿真方法通常使用十对生成的系统模型方案来评估和获得各种方案及其组合的特点和优缺点。
调度问题通常是NP难问题。尽管调度算法的研究已经有几十年的历史，但是仍然没有系统的理论方法来全面涵盖调度问题。即使在许多现有的方法中，
理论研究和实际应用之间也经常有很大的差距。许多问题需要进一步研究，尤其是随着系统响应动态变化的思想被广泛采用，调度中遇到的问题越来越严重。
在实际应用中，虽然现有的调度算法能够响应系统的动态变化，但往往不能得到合适的调度结果。例如，通过使用优化方法可以获得最优调度结果，但是通过使用基数10优化方法，例如动态规划方法，不可能找到理想多项式来获得最优解。由于在建立理想多项式模型时经常需要大量的调度问题，所以在建立算法模型时通常只使用调度问题的部分枚举，这可以大大降低计算复杂度。然而，采用简化的计算方法，许多实际因素往往被忽略，导致算法结果在实际应用中存在较大差距。这种算法采用多种启发式方法，在时间承诺的情况下，可以得到更符合项目要求的调度结果。然而，这种方法是基于十个最优调度结果的近似，并且所获得的调度结果的次优性能不能被评估。很难判断该解决方案是否是最佳解决方案。在实际调度中，为了获得更好的调度结果，有时需要进行探索，例如采用用时间代替次优性能的方法，通过延长计算时间来改善调度方案的次优性能。基于十大统计量的优化方法，如遗传算法，为调度优化问题提供了一种新的途径，但同样，该算法也具有枚举功能。该算法从十个最优解中判断调度结果的最优性非常慢。像这样，还有许多实际的调度问题需要进一步研究。
通过以上分析，我们知道目前的项目管理理论和方法已经不能满足企业项目管理的实际需要。调度问题是一项艰巨的任务。调度理论、各种调度方法及其应用需要进一步研究。人们也在做出各种努力和研究项目，以便提出更实用和有效的项目规划和调度方法。
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摘要4-5
摘要5
1导言8-16
1.1起源， 目的和意义8-9
1.2背景9-14
1.3主要工作14-16
2项目调度系统功能模块设计16-31
2.1基于水模型算法的项目调度系统技术细节16-25
2.2多用户调度系统权限控制模块解决方案25-30
2.3本章总结了30-31
3项目之间的相互作用 3.2项目调度系统集成的解决方案和关键技术32-36
3.3项目调度系统集成的框架分析36-39
3.4本章概述39-40
4项目调度系统集成模块的开发40-56
4.1使用界面自动化实现交互40-47
4.2使用工作流技术实现交互47-55
4.3本章概述55的实际应用 5.2项目进度计划系统的集成实施过程58-62
5.3本章摘要62-63
6全文摘要和展望63-65
6.1工作摘要63-64
6.2未来展望64-65
承认65-66
参考文献66-69
硕士学位学习期间发表的附录文章69
[9]