《基于活动重叠的研发项目调度模型与算法》：
　　进度生成机制是指从时刻零开始将局部进度计划扩展成一个完整可行的进度计划的过程。按照扩展方式可以将进度生成机制分为两种类型：一种是以活动为阶段变量的进度生成机制，称为串行进度生成机制；另一种是以时间为阶段变量的进度生成机制称为并行进度生成机制（寿涌毅，2010；王宏，2005）。 
　　定义一个包含Ⅳ个活动的项目，串行进度生成机制则包括Ⅳ个阶段，在每个阶段选择一个同时满足紧前关系和资源约束的活动，并安排其尽早开始。如此一来，每个阶段便包括两个互不相交的活动集合，即已调度活动集合和备选活动集合。通过某种优先规则为当前备选活动赋予一个优先权，之后，通过比较每个活动的优先权，决定活动被调度的顺序，优先权高的活动先行调度，对先行调度的活动设定开始时间并为其分配相应资源，重复这一过程直至生成一个完整的项目进度计划。 
　　并行进度生成机制至多包含Ⅳ个阶段，每个阶段划分三个活动集合：已完成活动集合、正在执行活动集合和备选活动集合。步骤如下：首先，设定决策时刻点，将当前已完成的活动加入已完成活动集合，之后更新备选活动集合；其次，在满足资源约束的条件下，在备选活动集合中采用某种优先规则选择活动进行调度；最后，重复执行上述步骤直至生成一个完整可行的进度计划。
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前言

第1章 研发项目概述
1.1 研发项目的特点
1.2 项目计划与控制
1.2.1 研发项目计划概况
1.2.2 项目计划的制订
1.2.3 研发项目的实施
1.3 研发项目调度
1.4 本书结构与主要创新
1.4.1 章节安排
1.4.2 主要创新

第2章 项目调度问题的模型
2.1 目标函数
2.2 时间约束
2.3 资源约束

第3章 项目调度问题的求解算法
3.1 精确算法
3.2 启发式算法
3.3 元启发式算法
3.4 测试集

第4章 活动重叠研究
4.1 最优活动重叠时间
4.2 重叠建模与项目优化
4.3 基于活动重叠的项目调度
4.4 本章小结

第5章 确定情形下带有活动重叠的项目调度模型与分支定界法
5.1 引言
5.2 活动重叠的描述
5.2.1 两个活动之间的重叠
5.2.2 多个活动的重叠
5.3 项目调度优化模型的建立
5.4 分支定界算法
5.4.1 理论分析
5.4.2 算法框架
5.4.3 具体过程
5.4.4 示例研究
5.5 实验分析
5.5.1 实验设计
5.5.2 结果分析
5.6 本章小结

第6章 不确定情形下带有活动重叠的项目调度模型与算法
6.1 引言
6.2 模型建立
6.2.1 下游活动返工时间的概率分布模型
6.2.2 项目调度优化模型
6.3 基于仿真的遗传算法
6.3.1 染色体编码
6.3.2 初始种群的产生
6.3.3 带有活动重叠的并行进度生成机制
6.3.4 遗传算子设计
6.3.5 适应值的计算
6.4 改进的分支定界算法
6.5 实验分析
6.5.1 实验设计
6.5.2 两种算法的比较与评价
6.5.3 遗传算法的实验结果
6.6 本章小结

第7章 带有多重叠模式的项目调度问题与启发式算法
7.1 引言
7.2 活动多重叠模式的描述
7.3 项目调度优化模型的建立
7.4 基于仿真的遗传算法
7.4.1 染色体编码
7.4.2 初始种群的产生
7.4.3 带有活动重叠的串行进度生成机制
7.4.4 遗传算子设计
7.5 实验分析
7.5.1 实验设计
7.5.2 结果分析
7.6 本章小结

第8章 基于设计结构矩阵的项目调度模型与求解
8.1 引言
8.2 活动重叠的扩展描述与矩阵表示
8.2.1 活动重叠的扩展描述
8.2.2 时间因子矩阵
8.3 项目调度优化模型的建立
8.4 遗传算法
8.4.1 算法框架
8.4.2 遗传算子设计
8.4.3 染色体编码
8.4.4 染色体解码
8.5 研发项目案例研究
8.5.1 案例描述
8.5.2 求解过程
8.6 实验分析
8.6.1 实验设计
8.6.2 结果分析
8.7 本章小结

第9章 总结与展望
9.1 研究结论
9.2 研究展望
参考文献
附录