Resource-constrained scheduling for continuous repetitive projects with time-based production units

重複性專案係指該專案中之作業具有高度相似性，例如公路、管線及隧道等工程皆為標準的重複性專案，此種類型的作業，資源之使用可以因應作業重複特性作連續性之安排而更有效率。 針對重複性排程最佳化之研究，須將不斷重複的項目劃分為數個單元，以進行排程之規劃，一般計算模式大部分採用『長度』為切割軸。例如將工項主觀採用某種長度(例如 100 M)切割，在切割單元內，派遣相同工班組合施作。如此之假設，目的是為了降低複雜度，以利模型建立與求解。但採用『長度』為重複性排程之切割軸，常導致工班之更換派遣發生在不合理的時間點或工項無法配合等缺點，再實際執行時有困難。 而較新的研究已經有將切割軸從『長度』改變為『時間』，以固定時間的方式(例如每四小時或每天)作單元切割，來改善使用『長度』分割時的諸多缺點， 但因使用『時間』切割的方式將會增加龐大的運算及使模型過為複雜，故只能採用進化策略或基因演算法等方式進行運算，進而得到優化解。 本研究基於基因演算法等方式須配合題目的大小、工項的特性等因素進行參數調整、運算時間久、且無法獲得最佳解的種種缺點，在此提出新的排程規劃方式，以克服這些問題，本研究採用針對線性排程所設計之啟發式演算法提出一套完整的規劃邏 輯，分層過濾各步驟的劣解，最後得到最短工期排程。目次 第一章 緒論 1 1.1 研究背景 1 1.2 研究目的 2 1.3 研究方法與流程 3 1.4 論文架構 3 第二章 文獻回顧 5 2.1傳統的重複性作業排程方法 5 2.1.1 Critical Path Method 5 2.1.2 Linear Scheduling Method 6 2.2 改良後線性排程方法 6 2.2.1 工作切割方式 6 2.2.2 距離限制(Limited Dist.)說明 7 2.2.3 時間限制(Limited Time)說明 7 2.2.4 資源限制 8 第三章 基本理論 10 3.1 工作排程架構 10 3.1.1 距離限制 10 3.1.2 時間限制 11 3.1.3 資源限制 12 3.1.4 考慮可中斷與不可中斷之工作排程 12 3.1.5 求解步驟 12 3.2 資料分組 14 3.2.1 啟發式搜尋法 A 14 3.2.2 啟發式搜尋法 B 15 3.2.3 窮舉法 15 3.3 程式計算流程 17 第四章 案例實證 18 4.1案例基本資料 18 4.2 案例實證 22 4.2.1 啟發式演算法 A(考慮不可中斷工作) 22 4.2.2 啟發式演算法 B(考慮不可中斷工作) 26 4.2.3 啟發式演算法 C(考慮不可中斷工作) 30 4.2.4 啟發式演算法 A(考慮可中斷工作) 34 4.2.5 啟發式演算法 B(考慮可中斷工作) 38 4.2.6 啟發式演算法 C(考慮可中斷工作) 42 4.3 成果比較 43 4.3.1 不可中斷之成果比較 43 4.3.2 可中斷之成果比較 43 第五章 結論與建議 44 5.1研究結論 44 5.2 未來研究方向建議 44 第六章 參考文獻 4