【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于调度控制，涉及一种项目动态调度过程中关键控制点的智能决策方法。
技术介绍
1、动态调度是一项涉及调度、风险分析和项目控制的项目管理技术，广泛应用于建筑工程、软件开发、交通运输、产品生产、高端装备制造等领域，具有很强的工程应用背景。调度作为风险分析和项目控制的基础和参考，风险分析提高项目控制决策的准确性，项目控制的实施以便在出现问题时及时启动纠正措施。由于项目执行的实际进度与调度阶段构建的基线进度之间不可避免地存在偏差，所以项目控制是动态调度的一个重要方面，它通常包括三个过程：确定控制点、监测项目进度、以及采取纠正措施。控制点是衡量项目进度和采取纠正措施的时机，其选择对于项目进度监测结果以及纠正措施实施效果具有重大影响。因此，控制点的良好设计不仅可以提高项目监测的可靠性，而且可能提高纠正措施的质量。
2、目前，控制点的设置主要分为在项目进展中按固定周期设置的定期控制点和在某些活动开始或完成时设置的里程碑控制点。定期控制点在项目中的应用主要是基于项目和活动特征，通过不同分析方法以确定最佳控制点。然而，通过定期控制点从未完成的活动中收集项目信息会存在不可靠或不准确的风险。根据对113个不同行业的真实项目进度信息的调查，结果显示，22％的项目采用定期控制点，78％的项目采用里程碑控制点。因此，里程碑控制点在实践中的应用更为频繁。然而，由于在实际应用中，里程碑控制点总是被设定为日历上的简单日期，导致了失败的里程碑跟踪，这与项目的延误密切相关。因此，在不同的行业中，里程碑控制点计算的影响因素至关重要，例如，在现实生
3、因此，项目控制点的设置方法在学术界和工业界具有重要意义，如何自动选择最佳性能控制点进而提升项目控制的精准性和稳定性是亟需解决的重要问题。
技术实现思路
1、为了解决如何在项目动态调度过程中自动选择最佳性能控制点进而提升项目控制的精准性和稳定性的技术问题，本专利技术采用的技术方案是：
2、一种项目动态调度过程中关键控制点的智能决策方法，包括以下步骤：
3、通过网络方法和子网络方法对项目所包含活动的重要性进行排序，将最重要的部分活动设置成初步控制点；
4、根据所提出的每种网络方法及子网络方法，计算初步控制点的时间有效性最高时，即得到最佳控制方法；
5、选择具有多样化特征的项目数据集构建chaid分类模型；所述数据集按照比例划分成测试集和训练集；
6、利用训练集来学习训练最佳控制方法的性能与项目参数之间的关系，以得到训练好的chaid分类模型；
7、采用测试集验证从训练集中选择的chaid分类模型，使用训练好的模型来预测最佳控制方法；
8、采用回归树分析方法，对chaid分类模型得到的最佳控制方法进行检验分析。
9、进一步地：所述网络方法根据项目网络逻辑设置控制点，所述子网络方法根据子网络的概念及复杂度的测量设置控制点。
10、进一步地：所述通过网络方法和子网络方法对项目所包含活动的重要性进行排序方法如下：
11、计算项目中每项活动的后继活动总数ts；
12、计算每项活动的前继活动总数；
13、构建活动的子网络；
14、计算项目中每个活动的子网络的复杂度；
15、依据子网络的复杂度，使用对项目所包含活动的重要性进行排序。
16、进一步地：所述chaid分类模型由分类变量、分类值和最终节点组成的回归树。
17、进一步地：利用训练集来学习最佳控制方法的性能与项目参数之间的关系，以得到训练好的chaid分类模型。
18、本专利技术提供的一种项目动态调度过程中关键控制点的智能决策方法，旨在提供一种考虑资源和网络信息复杂性的控制点方法，并将其嵌入动态调度框架中，以确定监测和控制项目的最佳时机。同时引入了新的不同项目特征来模拟现实生活中的项目特征，以根据项目特征为特定项目选择性能最好的控制点。本专利技术打破了传统里程碑控制点根据简单日期设定的方法，考虑了资源和网络复杂度实现最佳控制点的自动选择，使得项目控制精准性和稳定性得到进一步提升，对于项目的动态调度具有重要意义和工程应用价值，具有以下优点：
19、(1)本专利技术考虑资源和网络复杂度实现最佳控制点的自动选择，将其嵌入动态调度框架中，同时引入了新的参数来模拟项目特征，提供了第一个分类分析，为特定项目在项目动态调度过程中选择最佳性能控制点的方法。
20、(2)本专利技术在广泛的人工数据上进行了广泛的计算实验，以验证分类模型是否能够检测出最佳方法。
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1.一种项目动态调度过程中关键控制点的智能决策方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种项目动态调度过程中关键控制点的智能决策方法，其特征在于：所述网络方法根据项目网络逻辑设置控制点，所述子网络方法根据子网络的概念及复杂度的测量设置控制点。
3.根据权利要求1所述的一种项目动态调度过程中关键控制点的智能决策方法，其特征在于：所述通过网络方法和子网络方法对项目所包含活动的重要性进行排序方法如下：
4.根据权利要求1所述的一种项目动态调度过程中关键控制点的智能决策方法，其特征在于：所述CHAID分类模型由分类变量、分类值和最终节点组成的回归树。
5.根据权利要求1所述的一种项目动态调度过程中关键控制点的智能决策方法，其特征在于：利用训练集来学习最佳控制方法的性能与项目参数之间的关系，以得到训练好的CHAID分类模型。
【技术特征摘要】
1.一种项目动态调度过程中关键控制点的智能决策方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种项目动态调度过程中关键控制点的智能决策方法，其特征在于：所述网络方法根据项目网络逻辑设置控制点，所述子网络方法根据子网络的概念及复杂度的测量设置控制点。
3.根据权利要求1所述的一种项目动态调度过程中关键控制点的智能决策方法，其特征在于：所述通过网络方法和子网络方...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋金波，宋洁，汪羽菁，冯卓，高景鑫，
申请(专利权)人：大连理工大学，
类型：发明
国别省市：
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