随机工时下复杂装备资源项目集群鲁棒调度方法技术

本发明专利技术公开了一种随机工时下复杂装备资源项目集群鲁棒调度方法，包括以下步骤：1)分析复杂装备资源项目集群调度维修任务；2)以工期最短和鲁棒性最高为目标，构建多目标二层规划模型；3)求解多目标二层规划模型，获得调度方案。本发明专利技术采用的模型更加契合实际，引入鲁棒性指标，充分考虑维修作业工期的不确定性，避免工期浪费，将模型扩展为实现鲁棒性最大和工期最短的多目标二层规划模型，能够在舰船维修期间，辅助开展维修性工期优化工作，为有效缩短工期提供技术支撑。缩短工期提供技术支撑。缩短工期提供技术支撑。

【技术实现步骤摘要】
随机工时下复杂装备资源项目集群鲁棒调度方法


[0001]本专利技术涉及复杂装备维修技术，尤其涉及一种随机工时下复杂装备资源项目集群鲁棒调度方法。

技术介绍

[0002]复杂装备维修工程项目具有繁杂多样、维修过程不确定性较高、返工频繁、工期进度要求严格等特点，是一项独特性、具有时限、无重复、风险高的维修活动，具有典型的项目管理特征。在复杂装备维修过程，维修作业时长与维修项目差异性大，且关键维修作业的维修时间往往影响总体维修工期。
[0003]一项关键设备的拆解维修可能影响其它设备的维修作业，造成维修不可达、任务返工等问题，致使维修计划无法实施，工期延误。复杂装备的实际维修任务繁琐、维修过程不确定性较高且易出现返工等情形，传统的确定维修任务时长估算缺少任务浮动时差，不确定吸收能力差，致使节点把控要求严格，维修计划鲁棒性差，出现工期延误等缺点。

技术实现思路

[0004]本专利技术要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷，提供一种随机工时下复杂装备资源项目集群鲁棒调度方法。
[0005]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：一种随机工时下复杂装备资源项目集群鲁棒调度方法，包括以下步骤：
[0006]1)分析复杂装备资源项目集群调度维修任务的不确定因素，假定维修任务n的工时dn服从正态分布(μ,σ)的随机变量，其中μ是均值，σ是标准差；
[0007]基于工期均值将任务n的开始时间按照最早开始时间安排到sn；在任务n的计划完成时间之后设置一段时间缓冲Bn，其中，n＝1,2,
…
,N；
[0008]Bn＝rand(0,σn)；
[0009]设定鲁棒性指标RI为满足情景与全情景集的比率，
[0010][0011]其中，对于维修工程情景集，将各组情景带入维修作业方案，若无需调整维修作业方案即可实现该情景，满足项目工期，则该情景成为满意情景，记为a，否则称为不满意情景，记为b；
[0012]2)以工期最短和鲁棒性最高为目标，构建多目标二层规划模型；
[0013]多目标二层规划模型的目标函数：
[0014][0015]MinD＝s
n
+u(d
n
)+B
n
；
[0016]其中，U
n
为维修任务n的所有前序集，u(d
n
)为维修
[0017]作业n的平均作业时长，D为项目要求工期；
[0018]约束条件：
[0019]s0＝0；
ꢀꢀꢀ
(1)
[0020]sn+u(dn)+Bn≤sm；m∈U
n
；n＝0,1,
…
N；
ꢀꢀꢀ
(2)
[0021]s
N+1
≤D；
ꢀꢀꢀ
(3)
[0022]∑
n∈VT
r
nk
≤R
k
；T＝0,1,
…
,D；k＝1,2
…
,K；
ꢀꢀꢀ
(4)
[0023]s
n
为非负整数，n＝0,1,
…
,N+1；
ꢀꢀꢀ
(5)
[0024]其中，约束条件(1)表示虚开始任务0的计划开始时间为0，开始和结束分别是虚开始和结束任务；约束条件(2)表示维修任务的优先关系；约束条件(3)表示实际工期要满足要求工期，s
N+1
为结束任务；约束条件(4)表示资源约束；s
n
是维修作业n的最早开始时间，约束条件(5)表示决策变量的定义域约束；
[0025]3)求解多目标二层规划模型，获得调度方案；
[0026]3.1)采用基于任务序列和缓冲决策的两层编码策略描述可行解，任务序列决策是指在满足约束的前提下安排任务的操作顺序，缓冲决策是指在期望工期的基础之上，增加缓冲时间，进而提高维修作业方案的鲁棒性；
[0027]3.2)按照资源的最早可用时间优先原则，根据需要设计调度生成模式，获得各可行解的工期和鲁棒性指标；
[0028]3.3)采用粒子群算法求解多目标二层规划模型；
[0029]按上述方案，所述步骤3.3)中采用粒子群算法求解，具体如下：
[0030]步骤3.3.1：输入改进粒子群算法所需的参数；
[0031]步骤3.3.2：初始化种群；
[0032]步骤3.3.3：计算适应度值；采用均匀分布，针对每个任务随机产生N
S
个场景，即在每个任务工期的上下界中产生N
S
个随机数，作为不同场景下任务的工期。其次，采用并行调度生成模式计算N
S
场景下每个粒子的工期和鲁棒性指标。最后，采用自适应标准化的方法计算出个体的适应度值，计算公式如下：
[0033][0034]其中，x
i
表示第i个粒子的目标值，x
min
和x
max
表示所有个体中最小的目标值和最大的目标值；
[0035]步骤3.3.4：求个体和群体最佳适应度值；
[0036]步骤3.3.5：更新粒子位置和速度；
[0037]步骤3.3.6：满足终止条件，输出鲁棒性指标大于95％的维修作业方案；否则，返回步骤3.3.3。
[0038]本专利技术产生的有益效果是：
[0039]1、本专利技术模型更加契合实际，相比于传统的工期优化模型，本专利技术引入鲁棒性指标，充分考虑维修作业工期的不确定性，避免工期浪费，将模型扩展为实现鲁棒性最大和工期最短的多目标二层规划模型。
[0040]2、本专利技术能够在舰船维修期间，辅助开展维修性工期优化工作，为有效缩短工期提供技术支撑。
[0041]3、本专利技术提出一种改进粒子群算法，可保证鲁棒性指标大于95％的情况下，最大
可能保证项目的平稳实施及工期目标的顺利实现。
附图说明
[0042]下面将结合附图及实施例对本专利技术作进一步说明，附图中：
[0043]图1是本专利技术实施例的方法流程图；
[0044]图2是本专利技术实施例的改进粒子群算法流程图；
[0045]图3是本专利技术实施例的示例项目网络图；
[0046]图4是本专利技术实施例的示例项目的维修作业甘特图；
[0047]图5是本专利技术实施例的案例总工期收敛图；
[0048]图6是本专利技术实施例的案例鲁棒性收敛图；
[0049]图7是本专利技术实施例的案例维修作业甘特图。
具体实施方式
[0050]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0051]如图1所示，一种随机工时下复杂装备资源项目集群鲁棒调度方法，包括以下步骤：
[0052]1)分析复杂装本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种随机工时下复杂装备资源项目集群鲁棒调度方法，其特征在于，包括以下步骤：1)分析复杂装备资源项目集群调度维修任务，假定维修任务n的工时dn服从正态分布(μ,σ)的随机变量，其中μ是均值，σ是标准差；基于工期均值将任务n的开始时间按照最早开始时间安排到sn；在任务n的计划完成时间之后设置一段时间缓冲Bn，其中，n＝1,2,
…
,N；Bn＝rand(0,σn)；设定鲁棒性指标RI为满足情景与全情景集的比率，其中，对于维修工程情景集，将各组情景带入维修作业方案，若无需调整维修作业方案即可实现该情景，满足项目工期，则该情景成为满意情景，记为a，否则称为不满意情景，记为b；2)以工期最短和鲁棒性最高为目标，构建多目标二层规划模型；多目标二层规划模型的目标函数：MinD＝s
n
+u(d
n
)+B
n
；其中，U
n
为维修任务n的所有前序集，u(d
n
)为维修作业n的平均作业时长，D为项目要求工期；3)求解多目标二层规划模型，获得调度方案。2.根据权利要求1所述的随机工时下复杂装备资源项目集群鲁棒调度方法，其特征在于，所述步骤2)中，多目标二层规划模型的目标函数的约束条件：s0＝0；(1)sn+u(dn)+Bn≤sm；m∈U
n
；n＝0,1,
…
N；(2)s
N+1
≤D；(3)s
n
为非负整数，n＝0,1,
…
,N+1；(5)其中，约束条件(1)表示虚开始任务0的计划开始时间为0，开始和结束分别是虚开始和结束任务；约束条件(2)表示维修任务的优先关系；约束条件(3)表示实际工期要满足要求工期，s

【专利技术属性】
技术研发人员：陈志敏，夏源，周涛涛，王睿鑫，张敬越，
申请(专利权)人：中国舰船研究设计中心，
类型：发明
国别省市：