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項(xiàng)目組合多目標(biāo)規(guī)劃問題的交互式求解法

2010/4/10 10:47:36?|? 3810次閱讀?|? 來源:原創(chuàng)?? 【已有0條評論】發(fā)表評論

在項(xiàng)目組合管理中,如何在確保實(shí)現(xiàn)企業(yè)戰(zhàn)略目標(biāo)的基礎(chǔ)上,兼顧各個項(xiàng)目的計(jì)劃目標(biāo),并自上而下地平衡和協(xié)調(diào)各個項(xiàng)目的資源使用,從而使得企業(yè)的有限資源得到最大化地利用是項(xiàng)目組合資源優(yōu)化管理中一大難題。

在實(shí)際問題中,項(xiàng)目管理辦公室可能會同時考慮以下這些方面都達(dá)到最優(yōu):項(xiàng)目A完工時間必須最短,項(xiàng)目B預(yù)算成本最低,項(xiàng)目C質(zhì)量最好,項(xiàng)目D所使用的人員最少等。在這種情況下,往往很難利用線性規(guī)劃來解決問題。因?yàn)榫€性規(guī)劃只研究在滿足一定條件下,單一目標(biāo)函數(shù)取得最優(yōu)解。這個最優(yōu)解若是超過了實(shí)際的需要,很可能是以過分地消耗了約束條件中的某些資源作為代價(jià)。線性規(guī)劃把各個約束條件的重要性都不分主次地等同看待,這也不符合項(xiàng)目群中各個項(xiàng)目的優(yōu)先級往往不同的實(shí)際情況。

為了彌補(bǔ)線性規(guī)劃問題的局限性,解決有限資源和計(jì)劃指標(biāo)之間的矛盾,在線性規(guī)劃基礎(chǔ)上,建立多目標(biāo)規(guī)劃方法,從而使一些線性規(guī)劃無法解決的問題得到滿意的解答。 先將目標(biāo)等級化:將目標(biāo)按重要性的程度不同依次分成一級目標(biāo)、二級目標(biāo),…,最次要的目標(biāo)放在次要的等級中。我們可以把目標(biāo)優(yōu)先級作如下約定:

• 對同一個目標(biāo)而言,若有幾個決策方案都能使其達(dá)到,可認(rèn)為這些方案就這個目標(biāo)而言都是最優(yōu)方案;若達(dá)不到,則與目標(biāo)差距越小的越好。
• 不同級別的目標(biāo)的重要性是不可比的。即較高級別的目標(biāo)沒有達(dá)到的損失,任何較低級別的目標(biāo)上的收獲都不可彌補(bǔ)。所以在判斷最優(yōu)方案時,首先從較高級別的目標(biāo)達(dá)到的程度來決策,然后再其次級目標(biāo)的判斷。
• 同一級別的目標(biāo)可以是多個。各自之間的重要程度可用數(shù)量(權(quán)數(shù))來描述。因此,同一級別的目標(biāo)的其中一個的損失,可有其余目標(biāo)的適當(dāng)收獲來彌補(bǔ)。
• 若多目標(biāo)規(guī)劃問題的解能使所有的目標(biāo)都達(dá)到,就稱該解為多目標(biāo)規(guī)劃的最優(yōu)解;若解只能滿足部分目標(biāo),就稱該解為多目標(biāo)規(guī)劃的次優(yōu)解;若找不到滿足任何一個目標(biāo)的解,就稱該問題為無解。

線性多目標(biāo)規(guī)劃問題(LMP)的數(shù)學(xué)表達(dá)式標(biāo)準(zhǔn)型為:
min Z = C Y
s.t AX + Y’+ Y” = b
X,Y,Y’ Y” > 0

這里 C、Y、A、X、Y’、Y” 、 b均為矩陣或向量的形式。

與線性規(guī)劃相比,多目標(biāo)規(guī)劃標(biāo)準(zhǔn)型的特點(diǎn)在于:

1、 偏差列向量Y’ 、Y” 。Y’ 、Y” 分別為 負(fù)、正偏差列向量,各有 m(m是約束方程的個數(shù))個元素Y’、Y” 。負(fù)偏差變量的經(jīng)濟(jì)含義為當(dāng)實(shí)際值小于目標(biāo)值時,實(shí)際值與目標(biāo)值的偏差為負(fù)偏差,正偏差變量的經(jīng)濟(jì)含義與之恰恰相反。
2、 價(jià)值系數(shù)行向量C。C的元素最多不超過 2m個,由目標(biāo)優(yōu)先權(quán)等級 Pi和目標(biāo)優(yōu)先權(quán)系數(shù)η組成,即 C = (c1,c2…,c2m) = (η[1] * P[1], η[2] * P[2],..., η[2m] * P[2m])。目標(biāo)優(yōu)先權(quán)排序 P[1],P[2],…,P[2m]給出了多目標(biāo)規(guī)劃迭代過程中實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的順序。在實(shí) 現(xiàn)某一優(yōu)先級目標(biāo)后,應(yīng)依順序考慮一個優(yōu)先級能否實(shí)現(xiàn)。但是不能為實(shí)現(xiàn)較低目標(biāo)而使較高級目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)受到影響。
3、 在多目標(biāo)規(guī)劃的目標(biāo)函數(shù)中,出現(xiàn)的變量 只能是偏差變量。也就是說,列向量 y以正偏差變量和負(fù)偏差變量為元素。目標(biāo)優(yōu)先權(quán)等級 P[i]既不是變量,也不是常數(shù),它只是說明不同目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的先后順序,這種優(yōu)先等級的確定一般是由企業(yè)決策部門根據(jù)企業(yè)具體情況及各目標(biāo)的輕重緩急加以確定 的。而目標(biāo)優(yōu)先級系數(shù),則說明同一優(yōu)先級目標(biāo)相互之間的比例關(guān)系。
4、 由于多目標(biāo)規(guī)劃的目標(biāo)函數(shù)是向量值函數(shù),一般情況下不存在通常意義的最優(yōu)解。因此多目標(biāo)規(guī)劃主要考慮使問題的向量目標(biāo)在某種意義下非劣的有效解。而在無窮多個有效解中,我們必須根據(jù)決策者的滿意程度在有效集中尋找到最終滿意解。

多目標(biāo)規(guī)劃的解法主要有單純形法和圖解法。圖解法一般只適用于兩個決策變量的情形。單純形法對于求解多目標(biāo)規(guī)劃有普遍意義,是一種較為傳統(tǒng)的方法。該算法沿可行域逐步搜索極點(diǎn),直至得到所有的有效解,然后再根據(jù)偏好從中選擇一個滿意解。在這一過程,決策者并未參與其中,使得搜索過程顯得繁瑣且計(jì)算量大。

在實(shí)際工作中,項(xiàng)目管理辦公室可以采用交互式單純型算法讓決策者參與搜索過程,每次選擇最適合自己偏好的進(jìn)基向量,這樣每次得到的既是有效的極點(diǎn)解,又向著最終滿意解不斷得到改善,直至最終得到滿意的解。具體算法步驟如下:

(i) 構(gòu)造LMP問題,并求出一個初始有效極點(diǎn)解x’及對應(yīng)的基B;
(ii) 建立對應(yīng)于基B的單純型表,計(jì)算n個目標(biāo)函數(shù)在x’ 處的函數(shù)值Z=(z[1], z[2], ..., z[n]),如果決策者滿意,則得到最終的滿意解,否則轉(zhuǎn)(iii);
(iii) 決策者根據(jù)理想點(diǎn)和偏好給出目標(biāo)函數(shù)值的增減量Z’=(z[1]’, z[2]’, ..., z[n]’),并求出x’的所有相鄰有效極點(diǎn)解,構(gòu)成有效變量集K’,并根據(jù)K’做凸規(guī)劃,得到弱有效解子集G。
(iv) 從G中,挑選出有限個讓決策者滿意的解。并隨機(jī)給定一組系數(shù)來構(gòu)造
Q ={λ[1], λ[2],..., λ[n]},
λ[i] 取值在[0,1]之間,且∑ λ[i] = 1,從而到得
x”={ λ[1] * X[1] + λ[2] * X[2], ..., λ[n] * X[n] }。
若x”的正負(fù)符號與(iii)中一致,則轉(zhuǎn)(vi),否則轉(zhuǎn)(v);
(v) 對Q進(jìn)行優(yōu)先排序或加權(quán)優(yōu)先排序,并重新計(jì)算Z,如果該解可以被決策者接受,轉(zhuǎn)(vi),否則轉(zhuǎn)(iii).
(vi) 接受可行解Z,并加以分析。

以上交互式規(guī)劃法雖然不能給出全部解,但可以保證每一步得到的解均為有效的極點(diǎn)解。而且在實(shí)現(xiàn)上容易用編程來實(shí)現(xiàn),從而在項(xiàng)目組合中的項(xiàng)目計(jì)劃和篩選決策中起一定的輔助作用。

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