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鲁棒的双层优化框架，资源约束的多项目调度的预制设施在建设中
摘要:本研究旨在改进目前建筑施工设施资源规划和项目调度的实践，在有限的工作场所和存储区域内，为多个工程项目制造大型、重型工程系统或构件。
多级多项目调度框架(multi -level multiprojectschedulingframework)提出了优化资源分配决策和最小化多个一致预制项目之间的资源依赖关系。
定义了资源使用健壮性指标，用于定量地度量派生的多项目调度中的项目间资源使用依赖关系。通过一个由三个共享有限资源的项目组成的案例研究，说明了如何应用所提出的框架。此外，基于相同的案例研究，本文提出的框架与(1)单一项目调度方法和(2)开源多项目调度平台形成了鲜明的对比。与这两种方法相比，本文提出的双层多项目调度方法生成的调度在实现单个项目的资源工作连续性方面是最健壮的。本研究为制造设施的生产管理者或预制工程的项目管理者提供更可靠、可行的工作计划，有助于保证单个项目的人员工作连续性，提高多项目环境下的资源利用效率。
DOI: 10.1061 /(第3期)cp.1943 - 5487.0000816。
copy;2018美国土木工程师协会
作者关键词:多项目调度;资源受限的调度;资源使用鲁棒性;约束编程;在建预制件工程。
随着先进的工程、设计和施工技术的采用，预制和模块化施工的实施势头不断增强。这一趋势已将大量劳动密集型工作从建筑工地转移到现场生产设施上，这些设施中有许多定制的建筑构件是预制的。在目前的实践中，预制和模块化建设的一个典型场景可以描述为:一个专业的结构钢制造商依靠有限的资源和设施，从不同的客户同时操作多个项目。不同专业领域的熟练工人被不时地分配到制造结构部件、配方和工程上。这导致了一个意想不到的结果，即项目间的资源转移不可避免地强加于这些项目。然而，多个项目之间的大量资源转移会导致处理工作的浪费、不希望的劳动力工作中断、学习曲线效应的中断(Hinze和Olbina 2009;以及管理团队之间的过度沟通(Hans et al. 2007)。预制构件通常尺寸大、重量重。
例如，在我们的合作伙伴公司的钢铁制造车间预制桥梁梁在加拿大埃德蒙顿，每只大熊猫的体长可达45米，体重可达4万公斤。为了把工人从不同的工程项目中搬来搬去加工订单，未完工的产品需要被搬进或搬出加工车间，从而导致额外的搬运工作。此外，为了适应不同项目的独特设计，制造设施内的工作区通常需要重新配置。此外，项目间的资源转移降低了劳动生产率。例如，焊工需要花额外的时间来熟悉不同项目的图纸和规格。
同时,项目经理需要相互沟通为了项目之间共享资源和适应期限不同的项目,因此大大提高了项目管理的难度和复杂性,使其具有挑战性在正确的时间和地点提供合适的资源执行正确的项目。此外，与将有限的资源从一个项目转移到另一个项目相关的不确定性很容易打乱计划的工作流。
图1说明了在一个制造设施中，随着时间的推移，资源R1在多个项目上的共享情况。一个项目的中断会对其他项目的进度产生连锁反应。
例如，如果项目2出现任何延迟，四个一致项目的所有后续活动都可能受到影响，从而导致项目延迟、预算超支和不利的客户关系。在现实中，如何通过重组有限的可用资源来处理多个一致的项目仍然是一项艰巨的任务。在建设项目管理领域，对多项目调度问题的研究很少(Zhou et al. 2017)。在有限的尝试下，首先将多项目调度问题转化为单项目问题，通过单项目调度优化方法进一步解决(Chen and Shahandashti 2009;萧如彬等。2016Sonmez and Uysal 2015)。然而，由此产生的时间表在项目之间产生了广泛的资源依赖关系。以往关于关键路径方法(critical path method, CPM)和资源约束调度的研究主要集中在项目内的应用，这可以追溯到Kelley和Walker(1959)为了满足fintraproject planning而不是interproject planning而将CPM形式化的开创性工作。
在实践中，具有多项目调度功能的商业调度软件包(如Microsoft Project;Primavera P6)将这些项目内调度工具的使用扩展到多项目调度应用程序。然而，商业软件缺乏一个多项目调度框架来优化资源规划，以减少项目间的资源依赖。本研究旨在通过提出一种双重资源约束的多项目调度优化框架，提高建筑行业典型预制设备多项目环境下的资源规划实践。工程材料预制是一个典型的案例，用于执行多个具有定制设计的并发项目，服务于多个客户，同时竞争有限的制造资源。因此，本文限制了其在预制工程中的应用，如管柱和桥梁梁的预制。
本文的其余部分组织如下。
下一节将介绍关于多项目调度和调度鲁棒性度量的关键文献综述，为所提议的研究提供背景。然后，方法学部分对所提出的框架进行了一步一步的阐述，然后通过一个案例研究来说明所提出框架的应用。此外，利用相同的案例研究，该框架与(1)单一项目资源调度优化方法和(2)开源多项目资源调度平台形成了鲜明的对比。最后，结语部分阐述了本研究的意义、贡献、局限性以及未来的研究方向多项目调度制造和建筑公司的业务通常在多项目环境中进行。Lova等(2000)对建筑、纺织、计算机和信息系统以及公共管理领域的公司进行了调查;
他们得出的结论是，84%的公司从事多个一致的项目，这与Payne(1995)的研究结果一致，即90%的价值项目是在多项目环境中执行的。项目之间争夺有限的资源，以满足不同客户的需求，因此将多项目环境中的资源分配呈现为一个关键的决策过程(Laslo和Goldberg 2008)。
在以往的项目管理研究中，多项目调度问题一般采用两种方法来解决，即多项目方法和单项目方法(Lova et al. 2000)。对于多项目方法，有各种优先级规则通常用于将资源分配给多个项目。启发式规则需要较少的计算工作，对大型项目表现良好，并且可以很容易地集成到商业项目管理工具中(Kolisch 1996)。通常实现的启发式规则包括最小松弛规则(MINSLK)、最小最新完成时间规(MINLFT)、最短项目优先的最短活动(SASP)和最大总工作内容(MAXTWK) (Bock和Patterson 1990;Browning和Yassine 2010;Kim等，2005;Lova等，2000)。然而，启发式规则的性能是依赖于问题的。不同优先级规则的性能由不同的研究团队进行测试(Browning and Yassine 2010;，但迄今为止，对于哪种规则最有效还没有达成共识(Browning and Yassine 2010;科恩等，2004)。
对于单项目方法，将项目人工链接，形成一个大型的项目网络，其中包含两个虚拟的活动，即start和finish，如图2所示。然后，采用单项目调度方法对新形成的超项目网络进行调度(Cheng et al. 2016;Sonmez and Uysal 2015)。
在工程项目管理领域，多项目调度问题通常采用单项目方法来解决。
例如，Sonmez和Uysal(2015)提出了一种混合算法，融合了后向正向调度方法、泛型算法和模拟退火算法，用于解决资源受限的多项目调度问题。Chengetal.(2016)开发了adiscretesymbiotic有机体搜索算法，用于优化多项目调度问题中的资源均衡。
为解决基于启发式规则的多项目调度问题进行了一些尝试。
例如Taghaddos等(2012)针对基于启发式规则的多项目调度问题，开发了基于仿真的拍卖协议(SBAP)来解决工业建设中装配多个预制模块的起重机分配问题。
根据所提出的协议，在每个仿真周期的开始计算每个代理的投标价格，作为资源分配的优先级指标;
然后，采用优化算法求解资源分配问题，使总投标价格最小化。在多项目方法和单项目方法中请求资源的基本单元是在单个项目中定义的活动。因此，资源经常在不同的项目之间转移，这可能会破坏学习曲线效应，需要额外的处理和设置工作，并在项目执行中需要额外的沟通和协调。为了减少项目间的资源转移，以往的相关研究都是通过定义在不同项目间转移资源的单位成本来实现的。资源转移相关成本可以纳入目标函数进行优化。Kruger和Scholl(2009)合并了资源转移时间(即两个olocations之间的物理转移时间加上)将设备/人力资源设置时间)转换为数学模型，从而产生一个基于优先级规则的框架，以确定整个持续时间和跨项目的资源转移频率之间的最佳权衡。Adhau等(2013)采用多代理系统，考虑资源转移时间和相关成本，解决分散资源约束的多项目调度问题。Rostami等(2017)将分散多项目调度问题扩展到确定管道建设项目维修设施选址的最优问题，目的是将项目完工时间和维修设施建设成本最小化。
值得注意的是，资源转移时间和相关成本是制定上述多项目进度优化模型的前提。然而，对于包括预制工程在内的建筑项目，资源转移成本不仅包括与人员转移和入职时间有关的成本，还包括与额外材料搬运和劳动生产率损失(例如遗忘曲线效应)有关的成本(Dozzi and AbouRizk 1993;Mastroianni和Abdelhamid 2003)。
简而言之，如何建立可靠的输入模型是将多项目进度优化模型应用于施工中的一个主要障碍。对于在建筑中的预制工程来说，在目前的作业成本计算制度中计算这种费用是不实际的(如果不是不可能的);因此，量化项目间资源转移的单位成本并不简单，需要单独的研究工作。这促使作者将一个分析框架形式化，该框架能够系统地最小化项目间资源转移，而不需要在安排多个预制工程的施工进度时明确估计项目间资源转移成本。双重管理结构通常用于管理多个并发项目(Yang和Sum 1993)。在双层项目管理框架中，请求资源的基本调度单元在两个层次上是不同的。在上层，项目是分配资源和确定里程碑的基本调度单元;在较低的层次上，个人项目中的活动是请求资源的基本单位，服从于上级分配的资源和确定的截止日期。
基于双层管理结构，解决了多项目调度问题。
例如，Yang和Sum(1993)提出了一个用于多项目调度的分层两阶段分解模型，以说明资源分配、详细活动调度和现金流之间的相互关系。Can和Ulusoy(2014)提出了一种两阶段分解方法，利用遗传算法解决多项目调度问题。
双重规划方案反映了该行业的组织结构和决策过程(Speranza和Vercellis 1993);因此，它可以是可接受的表操作程序，并随时可以执行。
上层代表投资组合层次管理，即通过平衡不同的项目来最大化投资组合的价值。
项目组合是一组共享和竞争相同资源的项目，在组织的赞助或管理下进行(Martinsuo和Lehtonen 2007)。
“在投资组合一级作出决定时，项目管理人员应提供关于个别项目的投入，以便确定优先次序和将资源分配给不同的项目(Platje等人，1994年)。
较低的级别与单个项目管理决策有关，根据该决策，必须为每个项目制定详细的活动时间表，以在时间、成本和资源使用之间实现适当的平衡(Rushton等，2006)。
投资组合层面的决策应该在单一项目层面制定(Cooper et al. 1997,2000)。
根据双层规划策略，该框架将多项目调度问题分为两个阶段:多项目资源分配(即上层)和单个项目调度(即上层)。
低水平)。
这也符合施工中典型预制件(如结构钢预制件)在项目规划阶段的决策过程。
对于提议的框架，这个过程是通过生成宏活动来实现的，宏活动是请求上层资源的基本单元。
宏活动的持续时间和资源配置文件来自于对每个项目的底层优化分析。
上层分析的结果(即
、开始时间、完成时间和分配给每个项目的资源)被合并为在较低级别的单个项目中调度活动的约束。
多项目资源分配和单个项目调度过程将在随后的方法论部分中详细解释。
进度稳健性度量
在一定程度上，一个健壮的调度不受意外因素(如资源短缺)导致的活动持续时间延迟的影响;
当确实需要更新时间表时，只执行finetuning，而不进行大规模的检修(Herroelen and Leus2007;Zhengetal.2013)。
健壮调度在多项目环境中总是受欢迎的，在这种环境中，多个利益相关者参与到合同义务中(Herroelen和Leus 2003)。
在以往的研究中，研究了两种类型的调度鲁棒性:解决方案鲁棒性和质量鲁棒性。
解决方案鲁棒性意味着活动开始时间对活动持续时间的变化不敏感，而质量鲁棒性表明计划性能(如项目持续时间和成本)不受中断的影响(Van de Vonder et al. 2005)。
解决方案的鲁棒性通常通过计划开始时间和实际开始时间之间的绝对差的加权和来度量(LeusandHerroelen2004)，如showninEq。
(1)N是ofactivities数量总额,山我是活动的实际开始时间,SP我是活动的计划开始时间,和wi重量每个时间单位表示活动中断成本SolutionRobustnessfrac14;P我isin;N wijSAminus;SP jeth;1THORN;质量可靠的进度意味着客观价值不大幅恶化,以应对计划中断。
典型的目标值包括项目持续时间、项目成本和项目提前完成奖金或延迟惩罚。
常用的质量鲁棒性度量方法包括:(1)目标函数的期望值，如期望持续时间(Stork 2001);
和(2)解决方案的概率值不大于一个预定义的阈值的概率(例如,项目可以在最后期限前完成)(Van de Vonder et al . 2005年),如情商所示。(2)QualityRobustnessfrac14;Peth;Fnle;2delta;THORN;eth;THORN;Fn在哪里最后一个活动的完成时间和delta;是预定义的最后期限。
有关解决方案鲁棒性
资料编号：[5871]
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