項目優(yōu)化調度理論與方法

項目管理技術在實踐中的應用日趨廣泛，項目調度是項目管理的一個重要方面，合理的調度計劃是降低成本、提高質量、縮短周期的重要保證。在理論上，項目調度問題模型豐富，包含了flow-shop、job-shop和open-shop等典型的作業(yè)調度領域的NP-hard問題，求解困難。

本書凝聚了作者在資源受限項目調度領域的最新研究成果，引用國內外最新資料，反映了當前該領域領先的研究水平。本書對于項目管理領域的研究人員、高校教師、研究生以及從事項目管理工作的管理人員來說，是一本極好的參考書。

前言

第1章 緒論

1.1 引言

1.2 項目調度問題的基本概念及參數(shù)特性

1.3 典型問題庫

第2章 項目調度問題的分類與模型

2.1 單執(zhí)行模式資源受限項目調度

2.2 多執(zhí)行模式資源受限項目調度

2.3 離散時間/成本權衡問題

2.4 單執(zhí)行模式資源水平問題

2.5 多執(zhí)行模式資源水平問題

2.6 小結

第3章 單執(zhí)行模式資源受限項目優(yōu)化調度

3.1 單執(zhí)行模式資源受限項目調度問題研究現(xiàn)狀

3.2 求解SRCPSP的改進遺傳算法

3.3 小結

第4章 多執(zhí)行模式資源受限項目優(yōu)化調度

4.1 多執(zhí)行模式資源受限項目調度問題研究現(xiàn)狀

4.2 求解MRCPSP的改進遺傳算法

4.3 小結

第5章 離散時間/成本權衡問題優(yōu)化方法

5.1 離散時間/成本權衡問題研究現(xiàn)狀

5.2 求解DTCTP的改進遺傳算法

5.3 小結

第6章 項目調度中資源水平問題成化方法

6.1 單執(zhí)行模式項目調度中資源水平問題

6.2 多執(zhí)行模式資源水平問題

6.3 小結

第7章 基于關鍵項目管理的優(yōu)化調度方法

7.1 引言

7.2 約束理論簡介

7.3 關于鍵項目管理的基本概念

7.4 基于CCPM的項目集成優(yōu)化調度方法

7.5 CCPM的進一步研究方向

……

第8章 模糊環(huán)境下項目優(yōu)化調度

附錄 主要英文縮寫中文對照

參考文獻2100433B

版　次：1

頁　數(shù)：150

字　數(shù)：145000

印刷時間：2007-1-1

開　本：16

紙　張：膠版紙

印　次：1

I S B N：9787111200703

包　裝：平裝

本書圍繞著項目調度問題及其解決方法展開論述，全書共分為10章。前3章歸納總結了項目調度相關領域的基本知識和常見的優(yōu)化算法；第4章描述和定義了資源約束項目調度問題和多模式資源約束項目調度問題基本模型，并給出了基于粒子群算法的求解過程。第5章及之后的各章所討論的問題都屬于在第4章基礎上衍生出來的模型。第5章考慮帶時間窗的資源約束項目調度問題；第6章是時間-成本權衡項目調度問題，包括工期-費用-質量綜合權衡項目調度問題；第7章討論資源均衡項目調度問題，以最小化資源利用的波動變化為目標；第8章是關于柔性資源約束的項目調度問題，重點討論具有柔性資源特征的軟件開發(fā)項目調度；第9章涉及了資源約束的多項目調度問題；第10章是以最大化項目凈現(xiàn)值為目標的資源約束項目調度問題。

本書在總結前人研究成果的基礎上，系統(tǒng)化地把作者多年來針對項目調度問題的研究成果和心得展示出來，適合從事項目管理研究工作的學者、工程師和管理專家閱讀使用。

第一章電力系統(tǒng)調度優(yōu)化概述

1.1電力系統(tǒng)特點及其基本概念

1.2電力系統(tǒng)調度的主要任務

1.3電力調度自動化系統(tǒng)

1.3.1電力調度自動化在電網中的地位與作用

1.3.2調度自動化系統(tǒng)基本結構與功能

1.3.3電力調度自動化系統(tǒng)的發(fā)展

1.4電力系統(tǒng)發(fā)電優(yōu)化調度研究現(xiàn)狀

1.4.1機組組合與經濟調度

1.4.2梯級水電站群優(yōu)化

1.4.3水火協(xié)調

1.4.4最優(yōu)潮流

1.5調度優(yōu)化算法研究現(xiàn)狀

1.5.1單目標調度優(yōu)化方法

1.5.2多目標調度優(yōu)化方法

參考文獻

第二章傳統(tǒng)電力調度優(yōu)化方法

2.1概述

2.1.1優(yōu)化問題一般描述

2.1.2最優(yōu)化問題的數(shù)學模型及分類

2.1.3最優(yōu)化方法概述

2.2經濟調度的等微增率準則

2.2.1概述

2.2.2耗量特性

2.2.3原理

2.2.4算例

2.3基于Lambda迭代法的經濟調度

2.3.1概述

2.3.2Lambda迭代法求解經濟調度原理

2.3.3算例

2.4基于梯度法的經濟調度

2.4.1概述

2.4.2梯度法求解經濟調度原理

2.4.3算例

2.5基于牛頓法的經濟調度

2.5.1概述

2.5.2牛頓法基本概念

2.5.3牛頓法求解經濟調度原理

2.5.4算例

2.6基于拉格朗日松弛法的機組組合

2.6.1拉格朗日松弛算法概述

2.6.2動態(tài)規(guī)劃方法概述

2.6.3電力調度的機組組合問題

2.6.4拉格朗日松弛算法求解機組組合優(yōu)化問題的思想

2.6.5基于拉格朗日松弛法的機組組合模型及算法

2.6.6算例

2.7基于拉格朗日松弛與動態(tài)規(guī)劃結合的水火電協(xié)調

2.7.1水電系統(tǒng)建模方法

2.7.2水電系統(tǒng)優(yōu)化模型及其求解算法

2.7.3基于拉格朗日松弛與動態(tài)規(guī)劃的水火電協(xié)調優(yōu)化

2.8小結

參考文獻

第三章流域梯級水電站群優(yōu)化調度的群體智能算法

3.1概述

3.1.1梯級水庫調度特點

3.1.2梯級電站群結構及銜接方式

3.1.3梯級水電系統(tǒng)特性分析

3.1.4梯級水電系統(tǒng)參數(shù)定量描述

3.2考慮電價政策的流域梯級水電站群優(yōu)化調度

3.2.1引言

3.2.2考慮電價政策的優(yōu)化調度模型

3.2.3粒子群優(yōu)化方法

3.2.4基于粒子群算法的調度問題求解

3.2.5案例分析

3.2.6小結

3.3基于多向導粒子群算法的流域梯級水電站群長期優(yōu)化調度

3.3.1問題描述

3.3.2標準粒子群算法

3.3.3多向導粒子群算法

3.3.4基于多向導粒子群算法的流域梯級水電站優(yōu)化調度

3.3.5案例研究

3.3.6小結

3.4基于粒子群算法的水電廠經濟運行

3.4.1問題描述

3.4.2粒子群算法求解步驟

3.4.3案例分析

3.4.4小結

3.5基于蟻群算法的流域梯級水電站群短期優(yōu)化調度

3.5.1市場條件下梯級水電站群優(yōu)化調度概述

3.5.2梯級水電站群短期優(yōu)化調度準則

3.5.3市場機制下流域梯級水電站群短期優(yōu)化調度模型

3.5.4基本蟻群算法優(yōu)化的基本原理及算法描述

3.5.5動態(tài)自適應蟻群算法

3.5.6基于動態(tài)自適應蟻群算法的梯級水電站短期優(yōu)化調度

3.5.7案例研究

參考文獻

第四章考慮政策因素的流域梯級水電站群調度優(yōu)化模型及其應用

4.1概述

4.2考慮政策因素的流域梯級水電站群優(yōu)化調度模型

4.2.1目標函數(shù)

4.2.2約束條件

4.2.3數(shù)據(jù)預處理

4.3調度優(yōu)化模型應用

4.3.1不同電價政策對流域公司收益水平的影響

4.3.2“統(tǒng)一電價”和“一站一價”對流域公司的收益水平及水資源利用程度的影響

4.3.3不同調度方式對流域公司收益水平及水資源綜合利用程度的影響

4.3.4各種防洪要求對流域梯級水電站群正常運行的影響

4.3.5航運、灌溉、環(huán)境等政策對梯級最優(yōu)運行方案的影響

4.3.6為流域發(fā)電公司發(fā)電計劃制訂提供參考

4.4瀾滄江流域案例研究

4.4.1相關參數(shù)

4.4.2一站一價與統(tǒng)一電價

4.4.3不同庫區(qū)防洪約束

4.4.4不同航運約束

4.4.5不同調度方式

4.4.6不同政策因素下求解結果分析

4.5清江流域案例研究

4.5.1相關參數(shù)

4.5.2長期調度優(yōu)化

4.5.3短期調度優(yōu)化

4.5.4結果分析

4.6小結

參考文獻

第五章基于PSO和DE算法的水火電協(xié)調優(yōu)化

5.1水火電協(xié)調優(yōu)化概述

5.2水火電協(xié)調優(yōu)化問題描述

5.2.1STHS問題目標函數(shù)

5.2.2STHS問題約束條件

5.3粒子群算法及其改進方向

5.3.1粒子群算法起源

5.3.2粒子群算法基本原理

5.3.3粒子群算法流程

5.3.4相關改進

5.4DE進化算法及其改進方向

5.4.1差分進化算法概述

5.4.2差分進化算法基本操作

5.4.3差分進化算法基本步驟

5.4.4相關改進

5.5基于改進粒子群算法的STHS

5.5.1改進粒子群算法關鍵操作

5.5.2基于MPSO算法的水火電力系統(tǒng)短期優(yōu)化調度步驟

5.5.3案例仿真

5.5.4小結

5.6基于DE加速的粒子群算法求解STHS問題

5.6.1基于DE加速的粒子群算法

5.6.2基于DE加速的PSO求解水火聯(lián)調問題步驟

5.6.3案例研究

5.7基于小種群粒子群算法的STHS

5.7.1概述

5.7.2小種群粒子群算法關鍵框架

5.7.3基于SPPSO算法的STHS步驟

5.7.4案例仿真

5.7.5參數(shù)敏感性分析

5.8基于改進的混沌差分進化算法的STHS問題

5.8.1概述

5.8.2改進的混沌差分進化算法求解水火聯(lián)調

5.8.3案例仿真

參考文獻

第六章基于PSO的電力系統(tǒng)機組組合優(yōu)化

6.1概述

6.2電力系統(tǒng)機組組合優(yōu)化

6.2.1問題描述

6.2.2機組組合優(yōu)化求解方法研究現(xiàn)狀

6.3基于改進粒子群算法的機組組合優(yōu)化

6.3.1標準粒子群算法

6.3.2基于改進粒子群算法的機組組合優(yōu)化

6.3.3案例仿真

6.4基于小種群二進制粒子群算法的機組組合優(yōu)化

6.4.1二進制粒子群算法

6.4.2基于小種群的BPSO算法及其機組組合優(yōu)化

6.4.3案例研究

6.4.4小結

6.5水火電力系統(tǒng)機組組合優(yōu)化問題描述

6.5.1概述

6.5.2水火電力系統(tǒng)機組組合問題描述

6.6基于小種群混合二進制粒子群算法的水火電力系統(tǒng)機組組合

6.6.1基于小種群的混合二進制粒子群算法

6.6.2基于SPHPSO算法的STHUC

6.6.3案例研究

6.6.4總結

參考文獻

第七章基于群體智能優(yōu)化方法的最優(yōu)潮流

7.1概述

7.2潮流計算

7.2.1潮流計算基本方程

7.2.2潮流計算最優(yōu)化模型

7.2.3基于粒子群算法的潮流計算

7.2.4案例仿真

7.3基于差分進化算法的最優(yōu)潮流

7.3.1潮流優(yōu)化問題描述

7.3.2增廣直角坐標牛頓法潮流計算

7.3.3基于差分進化算法的最優(yōu)潮流步驟

7.3.4案例仿真

7.4基于PSO算法的水火電力系統(tǒng)多時段最優(yōu)潮流

7.4.1問題描述

7.4.2基于粒子群算法水火電最優(yōu)潮流模型求解

7.4.3案例仿真

7.5考慮輸電網絡約束的電力系統(tǒng)機組組合優(yōu)化及其PSO解法

7.5.1問題描述

7.5.2基于改進粒子群算法的問題求解

7.5.3案例仿真

7.5.4小結

參考文獻

第八章水火電力系統(tǒng)及流域梯級水電站群多目標優(yōu)化調度

8.1概述

8.2水火電力系統(tǒng)多目標優(yōu)化調度

8.2.1水火電力系統(tǒng)多目標優(yōu)化模型

8.2.2水火電力系統(tǒng)多目標優(yōu)化算法

8.3基于SPPSO算法的水火電力系統(tǒng)環(huán)境經濟調度

8.3.1環(huán)境經濟調度模型轉換

8.3.2求解框架

8.3.3案例研究

8.3.4小結

8.4基于Pareto支配的小種群多目標粒子群算法

8.4.1多目標粒子群算法

8.4.2基于Pareto支配的小種群的多目標粒子群算法關鍵框架

8.5基于SPMPSO的水火電力系統(tǒng)多目標優(yōu)化

8.5.1SPMPSO求解水火電力系統(tǒng)多目標優(yōu)化關鍵步驟

8.5.2案例研究

8.5.3小結

8.6瀾滄江流域梯級水電站群多目標優(yōu)化

8.6.1引言

8.6.2流域梯級水電站群多目標優(yōu)化模型

8.6.3基于SPMPSO的瀾滄江流域梯級電站多目標優(yōu)化調度步驟

8.6.4仿真結果

8.7本章總結

參考文獻2100433B

本書針對電力調度員調度決策，適應調度自動化系統(tǒng)智能化發(fā)展趨勢，系統(tǒng)介紹了作者在基于群體智能的電力系統(tǒng)優(yōu)化調度領域的最新研究成果，集中體現(xiàn)了近年來電力系統(tǒng)調度優(yōu)化研究的新進展和新方法。本書重點內容包括采用群體智能優(yōu)化方法（包括粒子群算法、差分進化算法、教與學優(yōu)化算法等）解決電力系統(tǒng)經濟負荷分配、考慮網絡約束的電力系統(tǒng)機組組合、含梯級水電的水火電聯(lián)合調度、最優(yōu)潮流和電力系統(tǒng)多目標優(yōu)化調度等問題。同時結合市場化下電力調度的多準則現(xiàn)狀，分別從發(fā)電公司和電網的角度探討電力系統(tǒng)優(yōu)化調度問題。