基于信息流的产品开发项目流程优化研究
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源 的可获取量不足 以使这些任务 并行开展时 ， 要将 资源分配 需
给那些优先级较高 的任务 ， 以保证这些任务率先完成。 在 Ｂｏ ｎ ｇ等人 的研 究基 础上 ， 文采用 离散事 件仿 ｒｗ ｉ ｎ 本 真模型来计算项 目的完工 时间 和费用 。仿真模 型 的输 入信息 为任务执行时间 、 任务执行顺 序列 表 、 任务学 习向量 、 任务 信息 流矩阵 、 工概率矩 阵和返工影响矩阵。触 发事件以一个或多 返 个任务 的完工为标志 ； 状态包 括三个方面 ： 各任务 的未完工量 、 各任务 的可执行状态 、 各任务的返工次数 。给定任务执行顺序 列表 ， 返工迭代情况下产品开发仿真过程如下 ： ａ 初始化模型输入变量 ， ） 确定各任务 的执行 时间。 ｂ 根据 任务顺 序 约束 条 件来 确 定 当前 时 间可 以执行 的 ）
ｔ ｉｎ ｒ ｅｔ ｃｅ ｕｅ ｔ ｒｓｎｅ ｎ ｉ ｏｍ ｔ ｎｆ ｗ ｂｓｄａ ｏ ｔｍ ｔ ｏｔ ｉ ｒ ｅｔ ｃ ｅｕｅ ｉｕａ ｏ ｅｕ ｓ ｉ ｚ ｇｐｏ ｃ ｓｈｄ ｌ．Ｉ ｐｅｅｔ ａ ｎ ｒ ａ ｏ—ｏ ａｅ ｌ ｒｈ ｏ ｐｉ ｚ ｐｏ ｃ ｓｈｄｌ．Ｓｍ ｌｔ ｎｒｓｈ ｍ ｉ ｊ ｄ ｆ ｉ ｌ ｇｉ ｍ ｅ ｊ ｉ
Ｓ ｈ ｄ ｌ ｇａｇｒｈ ｂ ｓｄｏ ｆｒ ｔ ｎｆ ｗ ｏ ｒｄ ｃ ｄｖ ｌｐ ｎ ｒｊｃ ｃ ｅ ｕｉ ｌｏｉ ｍ ａｅ ｎｉ ｏｍａｉ ｏ ｓｆｒ ｏ ｕ ｔ ｅ ｅ ｍｅ ｔ ｏｅｔ ｎ ｔ ｎ ｏ ｌ ｐ ｏ ｐ
Ｃ ＨＥＮ Ｄｏ ｇ ｙ ｎ — ｕ ，ＷＡＮＧ ｅ ＨＡＮＧ ｎ ｐ ｎ Ｌ ｉ ，Ｚ Ｈａ － ｅ ｇ
收稿 日期 ： ０ ０ １ —７ ２ １ －２ ０ ；修回 日期 ： ０ １Ｏ —８ ２ １－ １０
算法与人工智 能搜 索算 法相结合 ， 究人 员开发出了众多的资 研 源分 配算 法 ， 这些算法都在一定程度 上压缩了项 目的执行时间
基金项 目：国家自然科学基金资助项 目（ ０ ００ ９ Ｇ １４ ； ７ ８ １４ ／ ０ １ ） 西南财经 大学“ １ 工程” ２１ 三
则在不 同项 目条件 下 的执行 效率 。这 些 优先 规则 在不 同
１ 相 关 文献综 述
产品开发项 目的流程 优化 问题是基 于资 源约束 的进度 规
项 目执行模式 下也 都具 有较好 的效果 。在 不考虑返 工迭代
的情况下 ， 采用上述优先规则对资源进行分 配能得 到比较理想 的项 目绩 效 ， 中基 于 优 先权 规 则 的秩 最大 位 置 权 重规 则 其 （ Ｒ Ｗ） Ｇ Ｐ 尤其稳定 、 可靠 。
ｄ １ １ຫໍສະໝຸດ Baidu ｈｎ ） ６ １３ ．Ｃ ｉ ａ
Ａｂｔａ ｔ ｎｏｄｒ ｏｏｔ ｉ ｅ ａｋｆ ｗｏ ｅｃｍ ｌ ｒｄ ｃ ｄｖｌ ｍ ｎ ｐｏ ｃ ｗ ｉ ａ ｃａａｔｒｅ ｙｔ ｅａ ｓｒｃ：Ｉ ｒｅ ｔ ｐｉ ｚ ｔ ｓ ｏ ｆｈ ｏ ｐｅ ｐｏｕ ｔ ｅｅ ｐ ｅｔ ｒ ｅｔ ｈｃ ｗ ｓ ｈ ｒｃ ｉ ｄｂ ｅｉ ｒ— ｍ ｅｈ ｔ ｌ ｔ ｘ ｏ ｊ ｈ ｅｚ ｈ ｔ
总费用与各项任务的工期和费用之 间的关系很难用解析的方法
计算 ， 只能用仿真的办法得到项 目执行过程的特征参数 ， 如项 目 执行时间期望 值的估计 值 、 目执行 费用期望 值 的估 计值 等。 项 根据项 目中各任务的资源调度优先级 以及任务之问的逻辑约束 关系和信息关联关系 ， 以通过模 拟实际项 目开发过 程估 算整 可 个项 目的完工周期和费用 。当多个任 务竞 争同一种资 源 ， 且资
优先规则搜索算法是解 决调 度优化 问题最重 要 的搜 索算 法。这些 算法 比较直观且易 于使用 ， 在计算量方面相对于其他 方法 如遗传算法等要小 ， 因此易于与局部搜索算法以及人工智 能算 法等其他 搜索方法相结 合 Ｊ 。将 基 于优 先规则 的启发 式
如蚁群算法 、 禁忌搜索算法 、 拟退 火算法 、 模 遗传算 法等。 由于 资源受 限项 目 调度 问题 为 Ｎ — ｄ Ｐｈ 问题 ， ｒ ａ 精确算 法无法 在合理
期建设项目 Ｑ ０． ８ ； 财经大学四 （ Ｎ９１ ）西南 ０ 川省金融智能与金融工程重羔实 验室资助项目 Ｆ Ｅ００ Ｏ ） （Ｉ ２１ Ａ１ Ｆ ．
作者简介 ： 陈冬宇（ ９ １ ） 男， １８ 一 ， 浙江人 ， 士， 博 主要研 究方向为项 目管理、 信息管理 （ｈ ｎｏ ｇｕ ｓｕｅ ｍ ｉ ｃｍ） 王磊 （ ９ ９ ）， 河南人 ， ｃｅｄ ｎｙ ．ｗ ｆ＠ｇ ａｌ ｏ ； ． １７ 一 男，
２ 问题 描述及 基本 假设
产品开发项 目存在高度不确定性 ， 致使返工迭代情况 时有 发生 。为了便于分 析且 不失 一般 性 ， 根据 Ｂｏ ｎｎ ｒｗ ｉｇ等人 的 研究成果 ， 假定产 品开发项 目满足如 下条件 ： ） 品开发项 目 ａ产 可 以分解成多个任务 ， 每个任 务的完工时间和费用服从一定的 统计规律 ； 任务之 间的关 系可 以用信 息流 矩 阵进行 表示 。ｂ ） 项 目完工之后会给其他任务输 出信息 ， 导致其他任务开工或返 工， 返工概率和返工影响可 以事先估 计得 到， 用返 工概率 矩阵
陈冬宇 王 ， 磊 张汉鹏 ，
（ 南财 经大 学 ａ 济信 息工程 学 院 ； ．工 商管理 学 院 ， 西 ．经 ｂ 成都 ６ １３ ） １１０ 摘 要 ：为优化返 工情 况下产 品开发 项 目的流 程 ， 分析 了基 于优 先规 则 的启 发 式 资 源分 配规 则 的优 点和 不足 ，
划问题 ， Ｊｂｓｏ 即 ｏ － ｐ问题 。当项 目任 务数 目逐 渐增 大时 ， ｈ 精确 计算 各任务的最佳执行时 间就变 得非常 困难 。因此 人们在 寻找 问题 精确 解的 同时 ， 也设计 了许多启发式算法来寻找 问题 的近似解 或满意解 。精确算 法主要 有线性 规划法 和分枝 定界 法 。启发式算法 则 主要有 优先 规 则算 法 和智 能搜索 算 法 ，
提 出 了基 于信 息流 的资 源分配规 则 ， 用仿 真 实验对 资 源分 配 规 则 的有 效 性进 行 了检 验 。仿 真 结果 表 明 ， 并利 提 出的 资源分 配规 则相 对 于基 于任 务顺序 分 配资 源的优 先规 则和秩 最 大位 置权 重资 源分配规 则 ， 能够更 显 著优 化 项 目的执行 时 间和 费用。
Ｋｅ ｏ ｄ ：ｐｏｅｔ ｃｅ ｕ ｎ ；ｎｏｍ ｔ ｎｆ ｗ； ｅ ｒｔ ｇｒｈ ｐｏｕｔ ｅｅ ｐ ｅｔ ｙｗ ｒｓ ｒｊ ｈｄ ｌ ｇ ｉ ｒ ａｉ ｏ ｈｕ ｓｃａ ｏｉ ｍ； ｒｄｃ ｄｖｌ ｍ ｎ ｃｓ ｉ ｆ ｏｌ ｉ ｉｌ ｔ ｏ
时 间内得 到大规模 问题 的最优解 ， 以对启发式算法 的研 究成 所
规划 。当前项 目规划研究 领域主要 分析 非返工 迭代情 况下
为该领域 的主流 ， 亦产生 了大量 的成果 。启发式算法 主要有基
于优先权规则 的启发式算法 和智 能搜索算法 两大类 。 基于资源分配优先权 规则 的启 发式 算法是 基于不 同 的优 先权规则 ， 可安排 任务集合 中选择 任务 ， 而将 部分进 度扩 从 从 展为完全进度 的一种启 发式算 法。启发式 优先规 则算法 通常
第 ２ 卷第 ７ ８ 期
２１ ０ １年 ７月
计 算 机 应 用 研 究
Ａｐ ｌ ａ ｉｎ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｍｐ ｔｒ ｐ ｉ ｔ ｓ ａ ｃ ｆＣｏ ｕ ｅ ｓ ｃ ｏ
Ｖｏ ． ８ Ｎｏ ７ Ｉ２ ．
Ｊ１ ２ １ ｕ． ０１
基 于信 息流 的产 品开发 项 目流 程 优 化 研 究 木
讲师， 博士 。 主要研究方向为智能优化 ； 张汉鹏 （ ９６ ） 男， １７ 一 ， 山东人 ， 师， 士， 讲 博 主要研 究方向为新 产品开发 管理．
・
２３ ５ ２・
计 算 机 应 用 研 究
第２ ８卷
和费用 ， 提高 了项 Ｅ的执行效率 。 ｔ 虽然 以前 的研 究在资源 约束 的进 度规划方 面做 了深入研
和返 工冲击矩 阵表示 ， 不 随时 间而 变化 。ｃ 每个 任务存 在 且 ）
最大返工次数 ， 当某任务 的返工次 数超过 指定值 时 ， 即使 再有
其他任务给它提供信息， 该任务也不再返工。ｄ 项 目执行过 ）
程存在资源约束 ， 可再生资源 的数量会影 响任务执行 过程 。 产品开发项 目执行过程存在的不确定性使得项 目总工期和
包 含调度过程 （ 进度 ） 产生机制 和优 先规则两 部分。进度 产生 机制 用于确定 如何构造一个可行调度 ； 而优先规则用于确定在
的项 目调度优 化 问题 ， 而返 工情 况 下 的调度 问题 尚少 有人 涉
及 。由于产 品开发 过程 充满 不确 定性 ， 工 迭代 情况 时有 发 返
ｓ ｏ ｈ ｔ ｈ ｓａｇ ｒ ｈ ｉ ｖ ｌ ｎ ｆ ｃｅ ｔｃ ｍｐ ｒ ｄ ｗｉ ｈ ｅ ｕ ｎ ｅ ｂ ｓ ｄ ａ ｄ ＧＲＰ ｐ ｏ ｔ ｌｓ ｈ ｗ ｔ ａ ｉ ｌｏ ｔ ｍ ｓ ａ ｉ ａ ｄ ｅｆ ｉｎ ｏ ａ ｅ ｔ ｔ ｅ ｓ ｑ ｅ ｃ — ａ ｅ ｎ ｔ ｉ ｄ ｉ ｈ Ｗ ｒ ｒ ｙｒ ｅ ． ｉｉ ｕ
关 键词 ：流程 优化 ； 息 流 ；启发 式算 法 ；产 品开发 信 中图分 类号 ：Ｔ ３ １ Ｔ １ Ｐ ０ ；Ｐ ８ 文 献标 志码 ：Ａ 文章 编号 ：１０ — ６ ５ ２ １ ）７ ２ ３ ３ ０ １３ ９ （ ０ １ ０ —５ １０
ｄ ｉ１ ．９ ９ ｊｉ ｎ １０ －６ ５ ２ １ ． ７ ０ ７ ｏ：０ ３ ６ ／．ｓ ．０ １３ ９ ． ０ １０ ． ３ ｓ
（ ． ｃｏｌｆＥ ｏｏ ｉ ｎｏｎ ｉ ｎ ｉ ｅｉ ｂ Ｓｈ ｏ ｏ ￣ｉｅ Ａ ｍｎｓ ａｉ Ｓｕｈ ｅｔ ｎＵ ｉ ｒｔ ｆ Ｆｎ ｎｅ ｃｎｍｉ ， ｈｎ — Ｕ Ｓｈ ｏ ｏ ｃｎ ｍｃｌ ｒ￣ｔｎＥ ｇｎ ｒ ｇ， ． ｃｏｌｆＢ ｎｓ ｄ ｉｉｒｔｎ， ｏ ｔｗｓ ｒ ｎｖ ｓｙｏ ｉａｃ ＆Ｅｏ ｏ ｃ Ｃ ｅｇ ｆ ｏ ｅ ｎ ｓ ｔ ｏ ｅ ｅｉ ｓ
ｔ ｎ ｏ ｅ ｉ ｎ ａ ｔ ｉ ｅ ， ｈ ｓ ａ ｅ ｎ ｌｚ ｄ ｔ ｅ ａ ｖ ｎ ａ ｅ ｎ ｉａ ｖ ｎ ａ ｅ ｆ ｒ ｒ ｙ ｒ ｌ ａ ｅ ｅ ｒ ｔ ｌｏ ｔ ｍｓ ｏ ｐ ｉ ｆｄ ｓｇ ｃｉ ｔ ｓ ｔ ｉ ｐ ｒａ ａｙ ｅ ｈ ｄ ａ ｔｇ ｓａ ｄ ｄｓ ｄ ａ ｔ ｇ ｓｏ ｉｉ — ｅ ｂ ｓ ｄ ｈ ｕ ｓｉ ａｇ ｒ ｈ ｒ — ｏ ｖｉ ｐ ｐ ｏｔ ｕ ｉ ｃ ｉ ｆ ０
０ 引言
产 品开发项 目是存 在高度 风险 的企业行 为 ， 根据 Ｓａｄｓ ｔ ｉ ｎ ｈ 的一项统计 ，０ ０年美 国产 品开发 项 目失败 率高 达 ７ ％ 。项 ２０ ２ 目失 败的主要原 因是 由于产 品开发项 目本 身所具有的复杂性 、 不确定 性 、 耦合性等特点 ， 致使项 目进度 、 成本 以及消耗资源往 往难 以准确估 计 ， 使得产 品开发 过程混 乱 ， 缺乏 良好 的组 织和
究， 但是经典 的项 目规划求解 问题假定项 目的执行 过程 是确定
的 ， 目执行 过程 中没 有返 工迭代 的情 况发生。在 复杂产品开 项 发过程 中， 目任 务之间存在着 复杂 的关联关 系 ， 项 这种关联 关
系导致项 目开发过程充满 了不确定性 ， 因此对于实际的产品开
发 问题 ， 仅仅考虑任务的逻辑顺序关系和资源约束是远远不够 的， 还应该考虑项 目执行过程 中的返工迭代情形 。
搜索 过程 中会 选择哪一个后序任务进行调度 。
当前 已有 多种不同的资源分配规则 ， 这些规则 可以分成五
生， 因此如何优化该情况下 的项 目执行 过程 是一个需要深入研
究 的 问题 。
个大类 ： 于任务 、 基 基于 网络 、 于关键路径 、 于资源 以及混 基 基 合 的优先规则 。研 究人员分别 用数值 算例验 证 了不 同优先 规
给那些优先级较高 的任务 ， 以保证这些任务率先完成。 在 Ｂｏ ｎ ｇ等人 的研 究基 础上 ， 文采用 离散事 件仿 ｒｗ ｉ ｎ 本 真模型来计算项 目的完工 时间 和费用 。仿真模 型 的输 入信息 为任务执行时间 、 任务执行顺 序列 表 、 任务学 习向量 、 任务 信息 流矩阵 、 工概率矩 阵和返工影响矩阵。触 发事件以一个或多 返 个任务 的完工为标志 ； 状态包 括三个方面 ： 各任务 的未完工量 、 各任务 的可执行状态 、 各任务的返工次数 。给定任务执行顺序 列表 ， 返工迭代情况下产品开发仿真过程如下 ： ａ 初始化模型输入变量 ， ） 确定各任务 的执行 时间。 ｂ 根据 任务顺 序 约束 条 件来 确 定 当前 时 间可 以执行 的 ）
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算法与人工智 能搜 索算 法相结合 ， 究人 员开发出了众多的资 研 源分 配算 法 ， 这些算法都在一定程度 上压缩了项 目的执行时间
基金项 目：国家自然科学基金资助项 目（ ０ ００ ９ Ｇ １４ ； ７ ８ １４ ／ ０ １ ） 西南财经 大学“ １ 工程” ２１ 三
则在不 同项 目条件 下 的执行 效率 。这 些 优先 规则 在不 同
１ 相 关 文献综 述
产品开发项 目的流程 优化 问题是基 于资 源约束 的进度 规
项 目执行模式 下也 都具 有较好 的效果 。在 不考虑返 工迭代
的情况下 ， 采用上述优先规则对资源进行分 配能得 到比较理想 的项 目绩 效 ， 中基 于 优 先权 规 则 的秩 最大 位 置 权 重规 则 其 （ Ｒ Ｗ） Ｇ Ｐ 尤其稳定 、 可靠 。
ｄ １ １ຫໍສະໝຸດ Baidu ｈｎ ） ６ １３ ．Ｃ ｉ ａ
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总费用与各项任务的工期和费用之 间的关系很难用解析的方法
计算 ， 只能用仿真的办法得到项 目执行过程的特征参数 ， 如项 目 执行时间期望 值的估计 值 、 目执行 费用期望 值 的估 计值 等。 项 根据项 目中各任务的资源调度优先级 以及任务之问的逻辑约束 关系和信息关联关系 ， 以通过模 拟实际项 目开发过 程估 算整 可 个项 目的完工周期和费用 。当多个任 务竞 争同一种资 源 ， 且资
优先规则搜索算法是解 决调 度优化 问题最重 要 的搜 索算 法。这些 算法 比较直观且易 于使用 ， 在计算量方面相对于其他 方法 如遗传算法等要小 ， 因此易于与局部搜索算法以及人工智 能算 法等其他 搜索方法相结 合 Ｊ 。将 基 于优 先规则 的启发 式
如蚁群算法 、 禁忌搜索算法 、 拟退 火算法 、 模 遗传算 法等。 由于 资源受 限项 目 调度 问题 为 Ｎ — ｄ Ｐｈ 问题 ， ｒ ａ 精确算 法无法 在合理
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作者简介 ： 陈冬宇（ ９ １ ） 男， １８ 一 ， 浙江人 ， 士， 博 主要研 究方向为项 目管理、 信息管理 （ｈ ｎｏ ｇｕ ｓｕｅ ｍ ｉ ｃｍ） 王磊 （ ９ ９ ）， 河南人 ， ｃｅｄ ｎｙ ．ｗ ｆ＠ｇ ａｌ ｏ ； ． １７ 一 男，
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产品开发项 目存在高度不确定性 ， 致使返工迭代情况 时有 发生 。为了便于分 析且 不失 一般 性 ， 根据 Ｂｏ ｎｎ ｒｗ ｉｇ等人 的 研究成果 ， 假定产 品开发项 目满足如 下条件 ： ） 品开发项 目 ａ产 可 以分解成多个任务 ， 每个任 务的完工时间和费用服从一定的 统计规律 ； 任务之 间的关 系可 以用信 息流 矩 阵进行 表示 。ｂ ） 项 目完工之后会给其他任务输 出信息 ， 导致其他任务开工或返 工， 返工概率和返工影响可 以事先估 计得 到， 用返 工概率 矩阵
陈冬宇 王 ， 磊 张汉鹏 ，
（ 南财 经大 学 ａ 济信 息工程 学 院 ； ．工 商管理 学 院 ， 西 ．经 ｂ 成都 ６ １３ ） １１０ 摘 要 ：为优化返 工情 况下产 品开发 项 目的流 程 ， 分析 了基 于优 先规 则 的启 发 式 资 源分 配规 则 的优 点和 不足 ，
划问题 ， Ｊｂｓｏ 即 ｏ － ｐ问题 。当项 目任 务数 目逐 渐增 大时 ， ｈ 精确 计算 各任务的最佳执行时 间就变 得非常 困难 。因此 人们在 寻找 问题 精确 解的 同时 ， 也设计 了许多启发式算法来寻找 问题 的近似解 或满意解 。精确算 法主要 有线性 规划法 和分枝 定界 法 。启发式算法 则 主要有 优先 规 则算 法 和智 能搜索 算 法 ，
提 出 了基 于信 息流 的资 源分配规 则 ， 用仿 真 实验对 资 源分 配 规 则 的有 效 性进 行 了检 验 。仿 真 结果 表 明 ， 并利 提 出的 资源分 配规 则相 对 于基 于任 务顺序 分 配资 源的优 先规 则和秩 最 大位 置权 重资 源分配规 则 ， 能够更 显 著优 化 项 目的执行 时 间和 费用。
Ｋｅ ｏ ｄ ：ｐｏｅｔ ｃｅ ｕ ｎ ；ｎｏｍ ｔ ｎｆ ｗ； ｅ ｒｔ ｇｒｈ ｐｏｕｔ ｅｅ ｐ ｅｔ ｙｗ ｒｓ ｒｊ ｈｄ ｌ ｇ ｉ ｒ ａｉ ｏ ｈｕ ｓｃａ ｏｉ ｍ； ｒｄｃ ｄｖｌ ｍ ｎ ｃｓ ｉ ｆ ｏｌ ｉ ｉｌ ｔ ｏ
时 间内得 到大规模 问题 的最优解 ， 以对启发式算法 的研 究成 所
规划 。当前项 目规划研究 领域主要 分析 非返工 迭代情 况下
为该领域 的主流 ， 亦产生 了大量 的成果 。启发式算法 主要有基
于优先权规则 的启发式算法 和智 能搜索算法 两大类 。 基于资源分配优先权 规则 的启 发式 算法是 基于不 同 的优 先权规则 ， 可安排 任务集合 中选择 任务 ， 而将 部分进 度扩 从 从 展为完全进度 的一种启 发式算 法。启发式 优先规 则算法 通常
第 ２ 卷第 ７ ８ 期
２１ ０ １年 ７月
计 算 机 应 用 研 究
Ａｐ ｌ ａ ｉｎ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｍｐ ｔｒ ｐ ｉ ｔ ｓ ａ ｃ ｆＣｏ ｕ ｅ ｓ ｃ ｏ
Ｖｏ ． ８ Ｎｏ ７ Ｉ２ ．
Ｊ１ ２ １ ｕ． ０１
基 于信 息流 的产 品开发 项 目流 程 优 化 研 究 木
讲师， 博士 。 主要研究方向为智能优化 ； 张汉鹏 （ ９６ ） 男， １７ 一 ， 山东人 ， 师， 士， 讲 博 主要研 究方向为新 产品开发 管理．
・
２３ ５ ２・
计 算 机 应 用 研 究
第２ ８卷
和费用 ， 提高 了项 Ｅ的执行效率 。 ｔ 虽然 以前 的研 究在资源 约束 的进 度规划方 面做 了深入研
和返 工冲击矩 阵表示 ， 不 随时 间而 变化 。ｃ 每个 任务存 在 且 ）
最大返工次数 ， 当某任务 的返工次 数超过 指定值 时 ， 即使 再有
其他任务给它提供信息， 该任务也不再返工。ｄ 项 目执行过 ）
程存在资源约束 ， 可再生资源 的数量会影 响任务执行 过程 。 产品开发项 目执行过程存在的不确定性使得项 目总工期和
包 含调度过程 （ 进度 ） 产生机制 和优 先规则两 部分。进度 产生 机制 用于确定 如何构造一个可行调度 ； 而优先规则用于确定在
的项 目调度优 化 问题 ， 而返 工情 况 下 的调度 问题 尚少 有人 涉
及 。由于产 品开发 过程 充满 不确 定性 ， 工 迭代 情况 时有 发 返
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关 键词 ：流程 优化 ； 息 流 ；启发 式算 法 ；产 品开发 信 中图分 类号 ：Ｔ ３ １ Ｔ １ Ｐ ０ ；Ｐ ８ 文 献标 志码 ：Ａ 文章 编号 ：１０ — ６ ５ ２ １ ）７ ２ ３ ３ ０ １３ ９ （ ０ １ ０ —５ １０
ｄ ｉ１ ．９ ９ ｊｉ ｎ １０ －６ ５ ２ １ ． ７ ０ ７ ｏ：０ ３ ６ ／．ｓ ．０ １３ ９ ． ０ １０ ． ３ ｓ
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０ 引言
产 品开发项 目是存 在高度 风险 的企业行 为 ， 根据 Ｓａｄｓ ｔ ｉ ｎ ｈ 的一项统计 ，０ ０年美 国产 品开发 项 目失败 率高 达 ７ ％ 。项 ２０ ２ 目失 败的主要原 因是 由于产 品开发项 目本 身所具有的复杂性 、 不确定 性 、 耦合性等特点 ， 致使项 目进度 、 成本 以及消耗资源往 往难 以准确估 计 ， 使得产 品开发 过程混 乱 ， 缺乏 良好 的组 织和
究， 但是经典 的项 目规划求解 问题假定项 目的执行 过程 是确定
的 ， 目执行 过程 中没 有返 工迭代 的情 况发生。在 复杂产品开 项 发过程 中， 目任 务之间存在着 复杂 的关联关 系 ， 项 这种关联 关
系导致项 目开发过程充满 了不确定性 ， 因此对于实际的产品开
发 问题 ， 仅仅考虑任务的逻辑顺序关系和资源约束是远远不够 的， 还应该考虑项 目执行过程 中的返工迭代情形 。
搜索 过程 中会 选择哪一个后序任务进行调度 。
当前 已有 多种不同的资源分配规则 ， 这些规则 可以分成五
生， 因此如何优化该情况下 的项 目执行 过程 是一个需要深入研
究 的 问题 。
个大类 ： 于任务 、 基 基于 网络 、 于关键路径 、 于资源 以及混 基 基 合 的优先规则 。研 究人员分别 用数值 算例验 证 了不 同优先 规