资源受限多项目调度的模型与方法

　　第1章 项目计划与项目调度
　　1.1 项目计划
　　1.2 项目调度
　　1.3 多项目管理
　　第2章 项目调度问题数学模型
　　2.1 任务工期
　　2.1.1 确定型时间估计
　　2.1.2 概率型时间估计
　　2.2 约束条件
　　2.2.1 优先关系
　　2.2.2 资源约束
　　2.2.3 时间约束
　　2.3 目标函数
　　2.3.1 时间类目标函数
　　2.3.2 资源类目标函数
　　2.3.3 财务类目标函数
　　2.3.4 质量类目标函数
　　2.3.5 常规目标函数与非常规目标函数
　　2.4 单项目调度问题数学模型
　　2.4.1 基本模型
　　2.4.2 拓展模型
　　2.4.3 分类系统
　　2.5 多项目调度问题数学模型
　　第3章 特征参数与问题库
　　3.1 单项目调度问题特征参数
　　3.2 单项目调度问题库
　　3.2.1 Patterson问题库
　　3.2.2 PSPLIB问题库
　　3.3 多项目调度问题特征参数
　　3.4 多项目调度问题库
　　3.4.1 构造方式
　　3.4.2 全因子多项目问题库
　　第4章 项目网络时间分析
　　4.1 任务开始时间
　　4.1.1 正向计算
　　4.1.2 逆向计算
　　4.2 任务时差
　　4.2.1 总时差
　　4.2.2 自由时差
　　4.2.3 安全时差
　　4.3 扩展分析
　　第5章 关键链项目管理方法
　　5.1 约束理论
　　5.2 关键链与时间缓冲
　　5.2.1 关键链
　　5.2.2 时间缓冲
　　5.2.3 时间缓冲估计
　　5.3 对关键链方法的分析
　　第6章 基于优先规则的启发式算法
　　6.1 进度生成机制
　　6.1.1 串行进度生成机制
　　6.1.2 并行进度生成机制
　　6.2 任务优先规则
　　6.3 启发式算法
　　第7章 随机抽样算法
　　7.1 多项目启发式算法
　　7.1.1 多项目进度生成机制
　　7.1.2 多项目调度优先规则
　　7.2 多项目抽样算法
　　7.3 算法测试与分析
　　7.3.1 优先规则的比较
　　7.3.2 随机抽样算法的比较
　　第8章 正向逆向迭代算法
　　8.1 正向逆向调度
　　8.1.1 逆向调度算法
　　8.1.2 迭代算法
　　8.2 改进型迭代算法
　　8.2.1 基于局部搜索的迭代算法
　　8.2.2 逆向正向改进算法
　　8.2.3 改进算法的比较与应用
　　8.3 多项目迭代算法
　　8.3.1 算法流程
　　8.3.2 算法测试与分析
　　第9章 项目调度遗传算法
　　9.1 遗传算法
　　9.1.1 简单遗传算法
　　9.1.2 选择算子
　　9.1.3 交叉算子
　　9.1.4 变异算子
　　9.2 项目调度遗传算法
　　9.2.1 编码方案
　　9.2.2 其他要素
　　9.3 多项目调度遗传算法
　　9.3.1 设计方案
　　9.3.2 算法测试与分析
　　第10章 项目调度蚁群算法
　　10.1 蚁群算法
　　10.1.1 蚂蚁系统
　　10.1.2 蚁群系统
　　10.1.3 蚁群优化算法
　　10.1.4 蚁群算法的改进
　　10.2 项目调度蚁群算法
　　10.3 多目标调度蚁群算法
　　10.3.1 多目标项目调度问题
　　10.3.2 多种群蚁群算法
　　10.3.3 算法测试与分析
　　第11章 多项目调度组合拍卖算法
　　11.1 拍卖理论与拍卖算法
　　11.1.1 拍卖理论
　　11.1.2 组合拍卖与优化
　　11.2 多单位组合拍卖算法
　　11.2.1 拍卖品组合
　　11.2.2 竞买人效用
　　11.2.3 拍卖人效用
　　11.2.4 组合拍卖流程
　　11.3 计算示例

　　    本书共三大部分，计十一章。各章基本上都是先介绍单项目调度，然后再拓展到多项目调度。 
　　    第一部分，包括第1到3章，介绍项目调度研究所涉及的问题；第二部分，包括第4到8章，涉及项目调度的各类传统技术和主流启发式算法；第三部分，包括第9到11章，介绍项目调度的元启发式算法和拍卖算法。