声明
摘要
第1章绪论
1．1研究背景及意义
1．2国内外研究现状
1．3文章主要研究内容
1．4本文组织框架
第2章相关理论背景
2．1计划评审技术(PERT)
2．2分布式决策理论
2．2．1信息状态
2．2．2 DDM系统的分类
2．2．3耦合方程
2．3不确定规划理论
2．3．1期望值模型
2．3．2机会约束规划模型
2．3．3相关机会规划模型
2．4蒙特卡罗模拟
2．5禁忌搜索算法概述
2．5．1禁忌搜索算法简介
2．5．2禁忌搜索算法构成要素
2．5．3禁忌搜索算法流程
2．6蚁群算法概述
2．6．1蚁群觅食的特性
2．6．2基本蚁群算法原理
2．6．3基本蚁群算法的数学模型
2．6．4基本蚁群算法的具体实现
2．6．5连续域蚁群算法的改进
第3章进度风险控制的结构化模型和算法
3．1结构化分布式决策模型
3．1．1针对委托方建立上层模型
3．1．2针对承包商建立下层模型
3．2结构化模型的禁忌搜索算法设计
3．2．1编码方法
3．2．2解码方法
3．2．3适应值函数
3．2．4移动与邻域移动
3．2．5禁忌表
3．2．6选择策略
3．2．7渴望水平
3．2．8停止准则
3．3结构化模型的禁忌搜索算法实验
3．3．1算例一
3．3．2算例二
3．4结构化模型的蚁群算法设计
3．5结构化模型的蚁群算法实验
3．5．1算例一
3．5．2算例二
第4章进度风险控制的组织化模型和算法
4．1组织化分布式决策模型
4．1．1针对委托方建立上层模型
4．1．2针对委托方建立预测的下层模型
4．1．3针对承包商建立下层模型
4．2组织化模型的禁忌搜索算法设计
4．2．1编码方法
4．2．2解码方法
4．2．3适应值函数
4．2．4蒙特卡罗模拟
4．2．5移动与邻域移动
4．2．6禁忌表
4．2．7选择策略
4．2．8渴望水平
4．2．9停止准则
4．3组织化模型的禁忌搜索算法实验
4．4组织化模型的蚁群算法设计
4．5组织化模型的蚁群算法实验
第5章总结与展望
5．1全文总结
5．2展望
参考文献
致谢
