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46400字硕士毕业论文工程调度中的多目标优化研究

论文类型:硕士毕业论文
论文字数:46400字
论点:排班,算法,约束
论文概述:

摘要 工程建设中可以采用多班制来增加每天的劳动时间,加快工程进度。晚班和夜班会对工程建设的成本和劳动效率产生负面影响,参与晚班夜班的人员生理规律被打乱,在工作中出现事故

论文正文:

工程调度中的多目标优化研究

引言:一些专家系统和决策支持系统,通过使用统计模型、仿真技术和数学模型,将精确控制与经验控制相结合。莫尔加多、马丁斯提出了一种利用局部搜索来改善人工智能调度问题结果的方法。该方法由该站的硕士论文中心组织。

1.1研究背景及提出的问题
工期短、成本低、质量高一直是建设单位关注的焦点。合理加快工程进度,缩短工程建设周期,是市场经济对建设单位的要求,是满足业主要求的必要条件,也是建设单位提高经济效益和社会效益的有效途径。十、工程建设中人的因素往往得到更好的控制。为了加快工程进度,施工经理可以采取多种方式来提高工作时间。
采用多班制加快施工进度,满足工期要求是施工方经常采用的措施。每天使用两班制或两班制有许多优点:
1)每周工作时间加倍。
2)减少因项目延误造成的额外风险和成本。
3)降低十名工人疲劳和加班造成的施工安全风险。
4)降低工作场所的交通安全风险。
5)提高设备利用率,降低设备折旧成本。
那么,在工程建设中采用多班制也会对工程成本、劳动生产率和安全产生负面影响。多班制的使用将带来额外的成本,包括额外的保险成本、夜间照明、质量控制和安全措施。此外,夜间工作干扰工人的昼夜节律[2],这容易降低生产效率,并导致工作中的安全问题。福卡德和塔克发现夜班事故率很高。在两个轮班制中,10天轮班的事故率最高。与此同时,大多数员工更喜欢10天轮班制,这也给工程管理部门安排夜班和夜班人员带来了另一个问题。Ifn最近的研究表明,夜班和夜班工作制度的使用将导致更高的更替率和缺勤率,从而导致时间延迟和成本超支
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在各种轮班制度中也应考虑劳动力限制。因为在实际工程项目中,工人不应在一天内同时参与两种或两种工作制度。这就要求项目计划者在劳动力有限的条件下,制定出最有效的人员轮换制度和数量分配方案。
多班劳动力优化问题是工程建设资源的一个特殊优化问题。研究多班次资源的优化问题,也可以为其他类似工程建设资源的优化提供解决方案。
1.2调度问题的研究现状
人员调度问题通常是研究如何在一定的约束条件下安排参与者的工作方法,以达到成本最低、效益最佳的目标。软件公司、仓库管理员、航空公司空、铁路、公共交通、服务业等。,都渴望有合理有效的人事安排。人员轮换制度的安排考虑了工作任务、工作条件和优化目标的要求,研究方向也各不相同。
1.2.1日程安排问题的分类
1)任务要求不同
呼叫中心和护士需要24小时值班。同时,在工作时间,有高峰和低工作量时期。日程安排旨在更好地应对不可预测的工作量。
例如,运输和服务部门可能在不同的时间面临不同的任务。调度的主要目的是满足工作任务的要求,提高服务质量。在我国,在十一黄金周或春节期间,交通部门的工作量急剧增加,增加了值班制度和人员投入以应对交通高峰。
在软件业和工程建设中,为了加快项目进度,缩短项目周期,达到十个关键项目点,增加人力,安排具有相应技能的人员,确保项目在规定时间内完成。
2)调度实体不同于
这里的调度对象是一个实体,它可以是参与工作的个人、由个人组成的团队,甚至是施工设备。讨论调度实体时,它们可以分为有差异的实体和无差异的实体。当为不同性质的工作安排实体时,当考虑实体的能力是否胜任时,必须讨论实体的差异。至于工作任务,当对实体类型没有特殊要求时,就没有必要讨论实体之间的
差异。西格丽德·科纳斯特和伊丽莎白·舒马赫研究了小型石油公司的油轮调度。十艘不同的油轮有不同的操作模式,需要安排具有相应操作能力的驾驶员。在另一种情况下,兼职人员的轮班时间表将在人员轮班时间表中考虑。例如,Vakhariaetahl0 }和Laueretahly研究了不同类型人员的日程安排,包括全职和兼职人员。
3)决策变量不同
刘金(Liu Kin),T .等人在人事安排研究中引入了员工工作和交流班的身体兴趣和用餐时间。t .研究了一个工作端口,如何安排每个班制的员工人数、工作开始时间、工作时间长度以及每个班制员工的休息时间和午餐时间。
4)不同的限制条件
a)资源限制条件
例如参与日程安排的总人数、分配给参与人员的设备以及生产的原材料。
b)工作时间限制t .
艾金在具有多个休息时间窗的最佳排班中定义了身体兴趣时间窗的概念,这意味着工作人员只能在身体兴趣时间窗开始工作后安排他们的身体兴趣。刘金,T也将时间段划分为不同的粒度,员工的休息时间只能发生在不同的时间粒度。
此外,还需要轮班工作的时间。法律规定雇员工作时间为8小时,工作时间超过8小时的企业必须支付加班费。但是,Ifn从工作要求或企业福利的角度来看,企业也不允许员工每天工作少于10个一定的限额。这样,在计划工人轮班制的工作时间时,就有上限和下限。
c)员工意愿和公平约束
如前所述,多班制将对员工的生活和休息产生重大影响。为了保证多班制的顺利实施,一些企业对其下属员工给予了一定的激励。在尊重员工意愿的情况下,他们公平地安排了员工轮班制计划。这种约束在制定计划时可能是软约束,因为对于十家公司来说,它们只能尽可能满足员工的愿望和需求,但满足所有员工的需求是不现实的。斯瑞玛·百里汉(while胸腺素)l以仔细观察员工的个人偏好为目标函数,最大化所有员工的最大偏好,同时最小化人工成本。
d)轮换规则的限制
考虑到工人的身体时间、体力和心理承受能力以及参与工作的实际要求,从一个轮班制转换到另一个轮班制时,必须遵守某些规则。例如,夜班工人立即被安排在下一轮的白班,这显然是不合理的。

1.2.2解决调度问题的常用方法
1)数学方法
丹齐格,g.b .基于十覆盖集理论,采用传统的数学规划模型处理人员调度问题。十、该方法应考虑所有可能的班制类型、班制开始持续时间和员工身体休息时间。模型中设置了大量的决策变量,极大地限制了该方法的应用。梅森,助理安,帕顿(1998)提出了一个十进制整数规划的分阶段调度过程2)维吾尔启发式算法
维吾尔启发式算法常用于处理复杂的组合优化问题。传统的启发式算法,如最速下降法和局部贪婪算法,不能解决这个问题。我们可以尝试使用维吾尔启发式算法。
维吾尔族启发式算法通常结合不同的启发式算法。例如,模拟退火算法、禁忌搜索算法、遗传算法、问题空搜索、贪婪随机自适应搜索过程、神经网络、机器学习、强化学习和群体优化。启发式算法的回顾可以在参考文献中找到。
3)人工智能方法
人工智能也用于处理人员调度问题。在人员调度中,可能存在一些影响调度结果的因素,但很难将这些因素添加到模型中,有时经验知识可以更好地描述这些因素。因此,采用人工智能的方法从现有样本中学习,提出人员调度方案。目前常用的方法有模糊集合论、模糊搜索、专家系统等。
在某些情况下,调度过程面临着不确定因素的问题,这使得采用模糊集理论的方法更为合适。Slowinski和Hapke (2000)使用模糊集提供了一个更全面的调度概述。基于10基模糊理论的调度方法有两种应用:1 .基数为10的变化约束下的调度问题:2.基数为十的不完全信息下的调度问题。例如,采用模糊集理论来指导遗传算法寻找解。
一些专家系统和决策支持系统通过使用统计模型、模拟技术和数学模型,将精确控制与经验控制结合起来。马丁斯提出了利用局部搜索来改善人工智能调度问题结果的方法。
4)约束编程
约束编程,又称约束逻辑编程,是一种约束语句语言。当搜索可行的解决方案时,该算法使用包含在问题本身中的信息来减少搜索间隔空。首先,确定每个变量的范围,并删除不可能的值。然后,通过变量之间的约束关系进一步缩小变量的范围。在搜索过程中,当变量的值域发生变化时,与之相关的信息被调用。这是从更新其他变量的可选值转移约束的过程。
约束规划方法为调度问题提供了更有效的解决方案。该方法的难点是在大量可行解中寻找最优解或近似最优解。
约束规划通常以树搜索的形式设计。许多组合优化模型都是NP难问题。在树上搜寻通常是不切实际的。考虑到时间限制,通常只搜索整棵树的一个子集。例如,深度优先搜索通常用于处理增加约束传播的问题。在深度优先搜索中,当到达某个起点时,我们将探索是否有任何检测到的边缘,如果有,我们将继续沿着边缘搜索。通常搜索树的左下方。优先搜索([25]>用于搜索树的部分。在大多数情况下,在给定的时间内,本地搜索比深度搜索产生更好的解决方案。目前,许多学者研究了局部搜索和偏好搜索相结合的混合搜索。如大域搜索[·[26],这种方法是在全局搜索或局部搜索的域中进行搜索。
定位器} 2}]局u} \'搜索,帕斯卡尔·范·亨滕里克(Pascal Van Hentenryck)的树搜索iii case au yssalsa的搜索结合了本地搜索和全球搜索,都是解决这些问题的尝试。
此外,一些学者将约束规划与传统优化方法相结合。例如,约束规划用于预处理线性规划的上限和下限。文献[31]也结合了约束规划和启发式算法。
目前,已有大量关于优化项目建设资源的研究。这些研究使用各种优化技术来最小化项目周期、项目成本或综合分析建设期成本。
多工君和哈立德·艾尔-莱斯详细介绍了如何处理多班制人力利用的工程建设问题。然而,对于如何在工程建设中分配人力资源却没有进行讨论。本文采用
遗传算法作为求解工具,因为当基因片段太长时,常见的遗传算法往往会涉及到复杂的搜索过程,所以本文没有将单个项目下特定类系统中的人员数量作为决策变量。。许多整数规划方法都是基于10-覆盖集模型或其变体。
覆盖集模型可以通过精确算法或启发式算法求解。分支定界向导是求解线性整数规划最常用的方法。在处理实际问题时,搜索分支树通常很耗时,并且可以使用启发式规则来结束搜索。例如,找到的第一个解决方案或更好的解决方案被终止,并且只搜索一些变量。拉格朗启发式算法是解决调度问题的一种非常实用且应用广泛的方法。分行削减和分行定价也被广泛用于处理人员调度问题。
虽然这种数学规划的方法可以清晰地表达问题,但解决一个人的调度问题相对困难且耗时。即使当前的计算机性能有了很大提高,它仍然不太可能解决这几百万甚至上亿个变量,所以这些方法中的大多数只能应用于简单的实际问题。

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1.3论文[/BR/]的研究思路和框架本文主要讨论多班制的工程建设。具体内容如下:
第一章简要介绍了工程建设中采用多班制的意义及应注意的相应问题。本文对国内外研究的调度问题进行了分类,并总结了常用的调度方法。
第二章提出了本文要研究的主要问题。摘要:阐述了项目进度问题中考虑的因素,提出了项目建设中要实现的优化目标,并详细介绍了分析问题的思路和处理方法。
第二章界定了本文的研究范围,建立了工程建设多班制多目标优化模型,并指出了该模型的应用条件。
第4章详细介绍了该模型的实施。分别介绍了求解该模型所需的初始化模块、调度模块和遗传算法模块。在遗传算法模块中,详细介绍了两种不同的种群建立方法,并分别讨论了这两种方法的实现方法和差异。从第十步开始,本文采用了改进的遗传算法。在介绍了这两个模块之后,另一部分介绍了遗传算法模块中使用的改进方法。
第五章是一个案例研究。通过具体工程实例的计算和分析,验证了该模型的合理性和可行性。
第六章是模型评价,总结现有模型,分析不足之处,并提出后续工作建议。

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摘要4-5[/Br/]摘要5
1引言8-14
1.1研究背景和问题提出8-9
1.2调度问题的研究现状9-13
1.3论文研究思路和框架13-14
2工程建设多班制优化问题14-19[/ Br/] 2.1问题描述14-15
2.2优化目标15-16
3.3本章摘要23-24
4基于多目标遗传算法的模型实现24-43
4.1初始化模块24-25
4.2调度模块25-28
4.3遗传算法模块28-37 [/BR/] 4.4改进遗传算法37-41 [/BR/] 4.5本章摘要41-43
5工程实例计算和结果分析43- 致谢50-51
参考51-55
附录1工程建设多班制数据55-58
附录2主题研究58
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