基于关键链的项目优化调度理论与方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    70301007
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    16.0万
  • 负责人：
    刘士新
  • 依托单位：
    东北大学
  • 学科分类：
    G0102.运筹与管理
  • 结题年份：
    2006
  • 批准年份：
    2003
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2004-01-01 至2006-12-31

项目摘要

基于关键链管理思想，结合人工智能和进化计算的最新发展，建立集关键链识别、缓冲区设定和项目综合指标优化为一体的项目优化调度模型体系，并设计优化算法；建立动态环境下项目执行过程的数值仿真模型和实现方法，预测和评估项目调度计划在执行过程中的稳定性，并提出改进策略。. 随着社会生产力水平的提高，现代项目日趋复杂，企业为了迅速响应由用户拉动的市场需求变化，要求项目周期更短、成本更低、质量更好、准时完工率更高，要求项目调度计划要考虑成本、质量、周期等综合项目指标，在动态环境下具有更高的稳定性、适应性和准确性。在理论上，该问题模型丰富，且多属于NP难题。项目调度中的新特征和新问题，需要用新的思想、理论和技术加以解决，本项目正是在这些新的需求背景下而提出的。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（27）
专著数量（1）
科研奖励数量（1）
会议论文数量（3）
专利数量（0）
基于Lagrange松弛分解的多产品生
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    机械工程学报, 2005, 14(8):153-158
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    唐加福*, YUNG KL, 刘士新
  • 通讯作者：
    唐加福*, YUNG KL, 刘士新
求解VRPBTW的变邻域搜索算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    东北大学学报(自然科学版)，已录用
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘士新*, 刘玲
  • 通讯作者：
    刘士新*, 刘玲
Genetic local search for resou
遗传局部搜索资源
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    LIU Shixin*, YUNG KL, IP WH
  • 通讯作者：
    LIU Shixin*, YUNG KL, IP WH
Order planning modeling and al
订单计划建模等
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    LIU Shixin*, TANG Jiafu, SONG
  • 通讯作者：
    LIU Shixin*, TANG Jiafu, SONG
Heuristics for joint decisions
联合决策的启发法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    YUNG KL, TANG Jiafu*, IP WH, W
  • 通讯作者：
    YUNG KL, TANG Jiafu*, IP WH, W

数据更新时间：{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI：
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间：
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊：
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子：
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者：
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者：
    {{ item.author }}

数据更新时间：{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ patent.updateTime }}

其他文献

B 2C 环境下带信息流的订单配送问题的研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    控制理论与应用
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    唐加福;刘士新;李琳
  • 通讯作者：
    李琳
MRO服务中心多技能员工优化调度模型
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    东北大学学报(自然科学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    陈迪;孙福权;刘士新
  • 通讯作者：
    刘士新
热轧板坯出库问题的树搜索算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    控制与决策
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张瑞友;刘士新;汪定伟
  • 通讯作者：
    汪定伟
带车辆行程约束的VRPSPD问题的改进蚁群算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    系统工程理论与实践
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    田文馨;张玥杰;张涛;刘士新
  • 通讯作者：
    刘士新
基于剩余装载能力的蚁群算法求解 VRPSDP 问题
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    控制理论与应用
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张涛;田文馨;刘士新;张玥杰
  • 通讯作者：
    张玥杰

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI：
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间：
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊：
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子：
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者：
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败，请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题，我已根据课题信息分析并撰写以下内容，帮您拓宽课题思路：

AI项目思路

AI技术路线图

刘士新的其他基金

面向节能的钢铁流程工序界面参数与生产调度协同优化方法
  • 批准号：
    62073069
  • 批准年份：
    2020
  • 资助金额：
    58 万元
  • 项目类别：
    面上项目
数据驱动的流程工业大规模定制产品及工艺设计的鲁棒优化方法
  • 批准号：
    61573089
  • 批准年份：
    2015
  • 资助金额：
    65.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
考虑学习效应的多项目调度与人力资源分配优化理论与方法
  • 批准号：
    71171038
  • 批准年份：
    2011
  • 资助金额：
    44.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
基于约束网络的多级协同项目优化调度理论与方法
  • 批准号：
    70771020
  • 批准年份：
    2007
  • 资助金额：
    21.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号：
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份：
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额：
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别：
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号：
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份：
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额：
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别：
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者：{{ showInfoDetail.author }}

知道了

AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
关闭
close
客服二维码