考虑返工迭代的复杂系统研发项目流程优化、风险评估与鲁棒调度集成研究

The existence of iterations and a large number of risk factors is the characteristic of complex systems research and development (R&D) projects. Some iteration is caused by excessive feedback between tasks produced by unreasonable project process, where process optimization is called for. While the other is the consequence of technical risk factors accompanied by pursuing desired level of systems performance and corresponding risks of such positive iteration should be assessed. Taking into account the impacts of project process architecture on procedures and results of robust project scheduling, the effective integration of modeling, simulation, evaluation and optimization for R&D projects process optimization, risk assessment and robust scheduling is proposed and is utilized to guide the in-depth theory, methodology and application research. Various types of iterations of R&D projects and their mathematical description are studied. Then, the multi-objective simulation optimization model based on the design structure matrix (DSM) is developed and intelligent optimization algorithms are designed to obtain Pareto optimum solutions. Further, considering iterations, the R&D projects risk assessment model is constructed based on technical risks. And the methods for transforming DSM into classic activities network are explored. Last but not least, new robustness measurements combing uncertainties, such as task parameters, process architecture and project scope uncertainties are presented; proactive/reactive project scheduling models are developed, and efficient and robust hybrid intelligent optimization heuristic algorithms for large-scale problems are also designed.

存在返工迭代和大量风险因素是复杂系统研发项目的典型特征。有些返工迭代是由于研发流程不合理导致任务间信息反馈过多造成的，应优化研发流程；有些返工迭代是由于存在技术风险因素，但为了获得预期技术性能水平而产生的，这时的返工迭代是积极的，但应评估由此带来的风险。考虑到流程结构和风险对鲁棒项目调度结果和过程的影响，提出研发项目流程优化、风险评估与鲁棒调度三者在建模、仿真、评估与优化上的有效集成，以该集成框架为核心开展深入的理论、方法和应用研究。深入研究研发项目中各类返工迭代及数学描述，建立基于DSM的研发流程多目标仿真优化模型，设计智能优化算法求解Pareto解；建立基于技术风险考虑返工迭代的研发项目风险评估模型；研究DSM向典型活动网络的转换方法，综合考虑任务参数、流程结构和项目范围的不确定性，提出新的鲁棒性度量方法，建立主动型／响应型调度模型，设计面向大规模问题的高效的混合智能优化启发式算法。

存在返工迭代和不确定性是复杂系统研发项目的典型特征，有效的项目计划与调度是研发项目成功的关键。本课题从流程优化、风险评估、项目调度等方面开展了深入的理论和方法研究，提出了新的流程优化和风险评估模型和方法，在经典资源受限项目调度问题的基础上，扩展研究了几类新的重要的项目调度问题、模型和算法，取得了较为丰富的研究成果。 .（1） 有些返工迭代是由于复杂系统研发流程不合理导致任务间信息反馈过多造成的，应优化研发流程。本课题在活动返工迭代和活动随机重叠两种情形下，开展了基于设计结构矩阵方法（DSM）的研发流程仿真优化建模与算法研究。.（2）有些返工迭代是由于复杂系统研发项目存在大量技术风险因素，但为了获得预期技术性能水平而产生的，这时的返工迭代是积极的，但应评估由此带来的风险。本课题从研发过程实际出发，构建了基于图示评审技术（GERT）的多反馈分支的研发过程仿真模型，提出了基于仿真和统计分析的性能风险、费用与进度联合风险估计模型和方法。.（3）本课题系统梳理和归纳了鲁棒项目调度的研究现状，基于随机活动工期和成本情形，重点研究了离散时间／成本权衡的主动型鲁棒调度问题和鲁棒资源均衡问题的模型与算法，以及随机资源均衡问题及其调度策略。.（4）采用活动重叠和多执行模式是项目调度常用的缩短工期的手段，本课题重点研究了带有活动重叠的单模式和多模式研发项目调度模型与算法。进一步，基于活动重叠导致下游活动返工不确定的实际，研究了带有活动重叠和资源限制的研发项目调度模型与算法。.（5）在项目管理实际中，增加资源可用量可以缩短项目工期，但导致项目成本的上升，需要进行项目成本和工期的权衡；追求资源均衡则有可能导致项目延期，需要进行项目工期和资源均衡的权衡。本课题在多模式情形下，重点研究了柔性资源约束下的工期和成本双目标优化的调度模型和算法、考虑资源多样性的工期和资源均衡双目标优化的调度模型和算法。.（6）此外，还扩展研究了人力资源指派与项目调度问题（HRAPSP）、高校论文答辩排班人员问题，以及基于关键链方法的项目进度计划编制方法。