;   文獻(xiàn) [6]提出了一種新的活動(dòng)組網(wǎng)絡(luò)模型， 著重描述由于下游設(shè)計(jì)發(fā)現(xiàn)上游設(shè)計(jì)的錯(cuò)誤而導(dǎo)致的設(shè)計(jì)迭代 , 同時(shí)也體現(xiàn)上游設(shè)計(jì)活動(dòng)對(duì)下游設(shè)計(jì)活動(dòng)進(jìn)度的影響。該模型關(guān)注上下游設(shè)計(jì)活動(dòng)之間存在重疊的情形 , 而不是純粹的串行或平行的情形。在并行工程模式下 , 項(xiàng)目的每個(gè)階段都可以用若干組相互重疊的設(shè)計(jì)活動(dòng) ( 包括產(chǎn)品設(shè)計(jì)活動(dòng)及其相關(guān)的過(guò)程設(shè)計(jì)活動(dòng) ) 來(lái)描述，因此產(chǎn)品開(kāi)發(fā)項(xiàng)目就可以用設(shè)計(jì)活動(dòng)組 ( 組內(nèi)包含若干相互重疊的設(shè)計(jì)活動(dòng) ) 構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)來(lái)描述如圖 1 。
    文獻(xiàn) [6] 也給出了一種分枝定界算法解決此最優(yōu)問(wèn)題，在分配給各項(xiàng)目的資源確定時(shí)，調(diào)整分配的資源數(shù)量，最小化完成時(shí)間的同時(shí)使平均資源利用率不低于一個(gè)給定值。為了更好地模擬現(xiàn)實(shí)中的情況，又引入了擴(kuò)展隨機(jī)高級(jí)判斷 Petri 網(wǎng)模型來(lái)描述實(shí)際生產(chǎn)中存在的生產(chǎn)設(shè)計(jì)過(guò)程的中斷，該模型和算法能夠較真實(shí)的反映和解決實(shí)際生產(chǎn)中的問(wèn)題。
1.3 并行工程產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的團(tuán)隊(duì)組織
    文獻(xiàn) [7] 使用一個(gè)整數(shù)規(guī)劃模型描述產(chǎn)品開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)組織問(wèn)題， 在這一模型中 , 考慮了團(tuán)隊(duì)組織的幾個(gè)主要原則 , 即已完成的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)活動(dòng)和當(dāng)前設(shè)計(jì)活動(dòng)的相似性 , 開(kāi)發(fā)人員的技術(shù)水平 , 創(chuàng)新能力 , 管理能力及產(chǎn)品開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)活動(dòng)對(duì)開(kāi)發(fā)人員數(shù)量和工作負(fù)荷的要求， 并使用 Tabu 搜索算法解決了這個(gè)問(wèn)題。
2 項(xiàng)目規(guī)劃與團(tuán)隊(duì)組織系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)
    本系統(tǒng)主要由三部分組成：產(chǎn)品設(shè)計(jì)時(shí)間估計(jì)，產(chǎn)品開(kāi)發(fā)計(jì)劃制訂，產(chǎn)品開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)組織。其中后一步的計(jì)算都需要用到前一步的結(jié)果。具體結(jié)構(gòu)如圖 2 。
2.1 產(chǎn)品設(shè)計(jì)時(shí)間估計(jì)模塊的設(shè)計(jì)
    產(chǎn)品設(shè)計(jì)時(shí)間估計(jì)模塊主要作用是根據(jù)各產(chǎn)品設(shè)計(jì)過(guò)程所具有的不同特征，對(duì)比從樣本庫(kù)中學(xué)習(xí)到的規(guī)律，估計(jì)其完成設(shè)計(jì)活動(dòng)所需要的時(shí)間。
    作為整個(gè)系統(tǒng)的第一步，設(shè)計(jì)時(shí)間估計(jì)的精度對(duì)后兩個(gè)模塊計(jì)算的準(zhǔn)確性有著相當(dāng)大的影響。由于設(shè)計(jì)時(shí)間估計(jì)的精度很大程度上依賴于學(xué)習(xí)樣本的數(shù)量和質(zhì)量?？紤]到用戶并不一定擁有大量的高質(zhì)量樣本，所以提供了兩種算法供用戶選擇。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊對(duì)樣本數(shù)量的敏感性比較強(qiáng)，樣本數(shù)量越多精度越高，隨著樣本數(shù)量的減少精度的下降速度比較快；支持向量機(jī)模塊則偏向于小樣本情況，其精度隨樣本數(shù)量的減少下降不明顯。
    為了用戶錄入的方便和輸出結(jié)果的統(tǒng)一，兩個(gè)模塊共用同一輸入輸出界面。設(shè)計(jì)時(shí)間估計(jì)的統(tǒng)一輸入為影響產(chǎn)品設(shè)計(jì)時(shí)間的各方面的特征描述，例如產(chǎn)品的復(fù)雜程度，某些部分對(duì)整體的重要性，工藝精度的要求等，其中有部分量為數(shù)值型，另一部分為模糊型。該輸入可以由用戶經(jīng)驗(yàn)得到，也可以由其他方式例如 QFD 質(zhì)量屋評(píng)估得到，為此系統(tǒng)提供了相應(yīng)接口，只要輸入符合格式要求即可無(wú)縫結(jié)合。由于考慮到用戶輸入量比較大，或者數(shù)據(jù)有可能來(lái)自于其它程序得到得數(shù)據(jù)文件，所以在輸入方式上考慮有手工輸入和文件導(dǎo)入兩種方式并存。所有輸入作為獨(dú)立的表存入數(shù)據(jù)庫(kù)中，用戶通過(guò)前臺(tái)程序?qū)?shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行操作。
    無(wú)論是模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊還是支持向量機(jī)模塊均包含產(chǎn)品設(shè)計(jì)時(shí)間訓(xùn)練和產(chǎn)品設(shè)計(jì)時(shí)間計(jì)算兩部分。
2.1.1 產(chǎn)品設(shè)計(jì)時(shí)間訓(xùn)練
    此部分主要功能是對(duì)樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，模擬出其內(nèi)部的規(guī)律。由于此部分需要處理大量的樣本數(shù)據(jù)，進(jìn)行復(fù)雜的迭代運(yùn)算，所以耗費(fèi)時(shí)間比較長(zhǎng)，經(jīng)測(cè)試在 PIII733MHZ ， 256 兆內(nèi)存的機(jī)器上，使用微軟的 .net 平臺(tái)，對(duì)應(yīng)于 46 組樣本的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練需要 50 秒左右；對(duì)應(yīng) 40 組樣本的支持向量機(jī)訓(xùn)練需要 330 秒左右。為此需設(shè)置進(jìn)度條以展示計(jì)算的進(jìn)度。因?yàn)榇瞬糠謽颖緮?shù)據(jù)比較多，所以輸入大多是文件導(dǎo)入方式。
    由此可見(jiàn)將訓(xùn)練部分與結(jié)果計(jì)算部分分離用戶不必每次均進(jìn)行耗時(shí)的訓(xùn)練，可以以避免不必要的等待時(shí)間。
2.1.2 產(chǎn)品設(shè)計(jì)時(shí)間計(jì)算
    此部分根據(jù)訓(xùn)

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