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多项目管理方法及其应用研究
多项目管理方法及其应用研究

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经济

  • 电子书积分:14 积分如何计算积分?
  • 作 者:单汨源,李林凤,张人龙著
  • 出 版 社:北京:中国人民大学出版社
  • 出版年份:2016
  • ISBN:9787300231068
  • 页数:419 页
图书介绍:本专著共分为六个部分,计15章。第一部分主要介绍多项目管理研究概况。第二部分分解结构模型构建与配置机理。第三部分介绍项目族工作分解结构在模型构建、项目配置及成本估算方面的扩展。第四部分介绍基于GWBS多项目计划方法。第五部大规模定制企业生产计划进行改进研究。第六部分则对多项目管理进行跟踪研究。
《多项目管理方法及其应用研究》目录

第一部分 导论 3

第1章 多项目管理 3

1.1 多项目管理的背景 3

1.1.1 多项目管理的产生 3

1.1.2 多项目管理的意义 5

1.2 多项目管理的基本理论 6

1.2.1 多项目管理的概念 6

1.2.2 多项目管理的组织结构 7

1.2.3 多项目管理与单项目管理的区别 9

1.2.4 多项目管理与项目组合管理的区别 10

1.3 多项目管理的研究现状 11

1.3.1 多项目管理国外研究现状 11

1.3.2 多项目管理国内研究现状 12

1.4 本章小结 13

第二部分 项目族工作分解结构及其模型构建 21

第2章 项目族工作分解结构的理论基础 21

2.1 工作分解结构的基本理论 21

2.1.1 工作分解结构的定义 21

2.1.2 工作分解结构的表示 23

2.1.3 工作分解结构的分解 24

2.1.4 工作分解结构的编制 25

2.2 工作分解结构的研究现状 26

2.2.1 工作分解结构国内的研究现状 26

2.2.2 工作分解结构国外的研究现状 28

2.3 项目族工作分解结构的基本概念 29

2.3.1 项目族 29

2.3.2 项目族工作分解结构 31

2.3.3 GWBS与GBOM的相似性 31

2.4 本章小结 33

第3章 多项目GWBS模型构建及其知识表示 38

3.1 多项目GWBS模型的构建 38

3.1.1 多项目GWBS的构建方法 38

3.1.2 多项目WBS的归并及标准化 40

3.1.3 多项目WBS词典的属性化 41

3.1.4 多项目GWBS的结构模型 41

3.1.5 多项目GWBS要素间关系 45

3.2 多项目GWBS模型的知识表示 46

3.2.1 多项目GWBS的要素表示 46

3.2.2 多项目GWBS的架构表示 47

3.3 本章小结 48

第4章 项目族工作分解结构的配置方法 53

4.1 项目配置的理论基础 53

4.1.1 项目配置的定义 53

4.1.2 项目配置的方法 54

4.2 GWBS的项目配置模型构建与求解 56

4.2.1 项目配置模型 56

4.2.2 配置变量确定 57

4.2.3 项目配置规则 59

4.2.4 求解流程及算法 61

4.3 GWBS的项目配置仿真 63

4.3.1 仿真软件简介 63

4.3.2 仿真实验背景 63

4.3.3 配置结果生成 65

4.3.4 实验结果分析 72

4.4 本章小结 72

第三部分 基于项目族工作分解结构的应用研究 79

第5章 基于免疫的工程多项目GWBS模型构建 79

5.1 生物免疫的理论基础 79

5.1.1 生物免疫可供借鉴的机理 79

5.1.2 生物免疫可供借鉴的成果 81

5.2 基于免疫的工程多项目GWBS 82

5.2.1 工程多项目GWBS的描述分析 82

5.2.2 工程多项目GWBS免疫的概念 87

5.2.3 工程多项目GWBS免疫的功能 88

5.3 基于免疫的工程多项目GWBS模型构建 90

5.3.1 工程多项目GWBS模型的知识表达 90

5.3.2 工程多项目GWBS模型的设计理念 92

5.3.3 工程多项目GWBS模型的查询推理 94

5.4 基于免疫的工程多项目GWBS模型仿真 96

5.4.1 工程多项目GWBS模型仿真背景 96

5.4.2 工程多项目GWBS模型实例构建 98

5.4.3 工程多项目GWBS模型实例仿真 102

5.5 本章小结 110

第6章 基于CBR的多项目配置方法 115

6.1 CBR的理论基础 115

6.1.1 CBR的产生发展 115

6.1.2 CBR的基本概念 116

6.1.3 CBR的基本过程 117

6.2 基于CBR的多项目配置模型及配置规则 120

6.2.1 多项目配置总体思路 120

6.2.2 多项目配置模型构建 120

6.3 基于CBR的多项目配置流程及求解策略 122

6.3.1 基于CBR的多项目配置流程 122

6.3.2 基于CBR的多项目求解策略 124

6.4 基于CBR的多项目配置仿真实验研究 129

6.4.1 基于CBR的多项目配置仿真实验背景 129

6.4.2 基于CBR的多项目配置仿真实验过程 130

6.4.3 基于CBR的多项目配置实验结果分析 146

6.5 本章小结 147

第7章 基于CBR的多项目成本快速估算方法 153

7.1 项目成本估算的理论基础 153

7.1.1 项目成本估算的基本概念 153

7.1.2 项目成本估算的发展历程 154

7.2 面向多项目成本估算的GWBS及其配置 156

7.2.1 多项目CGWBS中的结构分解 156

7.2.2 多项目CGWBS中的属性约简 157

7.2.3 多项目CGWBS中的约束条件 158

7.2.4 多项目CGWBS中的配置管理 159

7.3 基于CBR的多项目成本快速估算方法 161

7.3.1 基于CBR的多项目成本估算模型构建 161

7.3.2 基于CBR的多项目项目族实例库构建 163

7.3.3 基于CBR的多项目实例的检索与提取 166

7.3.4 基于CBR的多项目实例元素成本估算 171

7.3.5 基于CBR的多项目实例属性的评估与存储 172

7.4 基于CBR的多项目成本估算系统开发 173

7.4.1 系统结构框架 173

7.4.2 系统功能模块 174

7.4.3 系统运行示例 174

7.4.4 系统运算结果 177

7.5 本章小结 180

第四部分 多项目进度计划方法研究 191

第8章 项目进度计划求解方法 191

8.1 关键路径法 191

8.2 精确解方法 192

8.3 启发式方法 196

8.3.1 单遍方法 197

8.3.2 多遍方法 198

8.3.3 其他方法 201

8.4 元启发式算法 202

8.4.1 遗传算法 202

8.4.2 模拟退火算法 204

8.4.3 其他算法 205

8.5 本章小结 205

第9章 基于GWBS的多项目计划方法 213

9.1 基于GWBS的类时间库 213

9.1.1 类时间库的形式化 213

9.1.2 类时间库同步机理 215

9.2 基于GWBS的类工作关系 216

9.2.1 类工作关系库构建 216

9.2.2 工作关系配置模型 219

9.2.3 工作时间属性赋值 219

9.3 基于GWBS的类网络图 221

9.3.1 网络图编制规则 221

9.3.2 类网络图库结构 222

9.3.3 类网络图的输出 224

9.3.4 定制网络图生成 224

9.4 多项目计划同步生成机制 226

9.5 本章小结 227

第五部分 多项目进度优化模型研究 237

第10章 多项目进度体系框架 237

10.1 现有计划方法分析 237

10.1.1 基于OPM的计划方法 237

10.1.2 基于MRP的计划方法 239

10.1.3 基于JIT的计划方法 241

10.1.4 基于TOC的计划方法 242

10.1.5 基于NPT的计划方法 243

10.2 多项目进度计划分析 245

10.2.1 MC企业多项目特点 245

10.2.2 订单项目的特点 247

10.2.3 纵向与横向多项目集合 249

10.3 多项目进度体系框架构建 250

10.3.1 MC对生产计划的要求 250

10.3.2 多项目进度体系框架分析 251

10.4 MC企业订单项目粗进度计划 253

10.4.1 订单项目粗计划流程 253

10.4.2 订单项目粗计划构建 254

10.5 本章小结 256

第11章 多项目进度优化模型 261

11.1 项目进度问题模型的发展 261

11.1.1 单项目进度问题模型 261

11.1.2 多项目进度问题模型 268

11.2 产品研发阶段多项目进度模型 270

11.2.1 产品研发阶段的多项目特征 270

11.2.2 产品研发阶段多项目进度模型 273

11.3 模具生产阶段多项目进度模型 278

11.3.1 模具生产阶段的多项目特征 278

11.3.2 模具生产阶段多项目进度模型 281

11.4 大规模生产阶段多项目进度模型 285

11.4.1 大规模生产阶段的多项目特征 285

11.4.2 大规模生产阶段多项目进度模型 287

11.5 本章小结 289

第12章 多项目进度优化模型求解算法研究 295

12.1 粒子群算法 295

12.1.1 粒子群算法的理论基础 296

12.1.2 粒子群算法的改进模型 297

12.1.3 多目标粒子群算法求解 301

12.2 蚁群算法 302

12.2.1 蚁群算法的理论基础 302

12.2.2 蚁群算法的主要模型 303

12.2.3 多目标蚁群算法求解 306

12.3 多目标优化问题 310

12.3.1 多目标优化问题的定义 310

12.3.2 多目标优化问题的发展 312

12.4 MOAC-PSO优化混合算法 314

12.4.1 混合算法设计的关键理论 314

12.4.2 MOAC-PSO算法的混合思想 317

12.4.3 MOAC-PSO算法的步骤 319

12.5 MOAC-PSO算法的应用 320

12.5.1 蚁群网络图转化 320

12.5.2 状态转移规则 321

12.5.3 信息素更新规则 322

12.5.4 各参数调整策略 323

12.5.5 局域搜索策略 324

12.6 本章小结 324

第13章 问题案例生成器与算法模拟研究 333

13.1 案例生成器的研究回顾 333

13.2 问题生成步骤 335

13.2.1 说明文件输入 336

13.2.2 基本参数生成 336

13.2.3 网络结构生成 339

13.2.4 资源需求生成 349

13.2.5 资源分布生成 353

13.2.6 资源假期生成 354

13.2.7 成本数据生成 355

13.2.8 问题案例输出 355

13.3 算法模拟实验研究 356

13.3.1 实验设计过程 356

13.3.2 实验结果分析 357

13.4 本章小结 364

第14章 多项目进度系统原型实现研究 369

14.1 原型系统的开发环境 369

14.1.1 系统开发软件分析 369

14.1.2 数据库的特点分析 370

14.2 原型系统的实现过程 371

14.2.1 系统集成框架 371

14.2.2 系统组件实现 372

14.2.3 系统模块封装 374

14.2.4 数据库的设计 375

14.3 原型系统的开发 376

14.3.1 订单项目粗规划 377

14.3.2 产品研发阶段多项目进度与优化 378

14.3.3 模具生产阶段多项目进度与优化 380

14.3.4 大规模生产阶段多项目进度与优化 382

14.4 本章小结 382

第六部分 研究前沿与展望 389

第15章 多项目管理研究前沿与展望 389

15.1 多项目管理研究的新动态 389

15.1.1 多项目管理研究国内新动态 389

15.1.2 多项目管理研究国外新动态 391

15.2 多项目管理的研究热点预测 392

15.3 创新多项目管理组织结构展望 393

15.3.1 集约化多项目管理组织结构 393

15.3.2 集成管控型多项目管理组织结构 395

15.4 本章小结 397

附录A 问题案例生成器输入样本 401

附录B 问题案例生成器输出样本 405

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