共享经济环境下的资源约束Max-NPV多项目调度优化

doi:10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2021.2332

中国管理科学 ›› 2024, Vol. 32 ›› Issue (9): 260-270.doi: 10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2021.2332cstr: 32146.14.j.cnki.issn1003-207x.2021.2332

共享经济环境下的资源约束Max-NPV多项目调度优化

何一丹^1,²,何正文^1,^2,³(),王能民^1,^2,³,马志强⁴

^1.西安交通大学管理学院, 陕西西安 710049
^2.过程管理与效率工程教育部重点实验室(西安交通大学), 陕西西安 710049
^3.郑州财经学院管理学院, 河南郑州 450000
^4.中国石油大学(华东)经济管理学院, 山东青岛 266580

收稿日期:2021-11-10 修回日期:2022-04-15 出版日期:2024-09-25 发布日期:2024-10-12
通讯作者: 何正文 E-mail:zhengwenhe@mail.xjtu.edu.cn
基金资助:
国家自然科学基金项目(72371195);山东省自然科学基金项目(ZR2023QG019)

Resource-constrained Max-NPV Multi-project Scheduling Optimization under Sharing Economy Environment

Yidan He^1,²,Zhengwen He^1,^2,³(),Nengmin Wang^1,^2,³,Zhiqiang Ma⁴

^1.School of Management，Xi’an Jiaotong University，Xi’an 710049，China
^2.Key Laboratory for Process Management & Efficiency Engineering （Xi’an Jiaotong University），Ministry of Education，Xi’an 710049，China
^3.School of Management，Zhengzhou College of Finance and Economics，Zhengzhou 450000，China
^4.School of Economics and Management，China University of Petroleum，Qingdao 266580，China

Received:2021-11-10 Revised:2022-04-15 Online:2024-09-25 Published:2024-10-12
Contact: Zhengwen He E-mail:zhengwenhe@mail.xjtu.edu.cn

摘要/Abstract

摘要：

共享经济环境下，项目资源的配置方式发生了重大变化，由承包商安排企业内部资源变成了平台企业匹配加盟企业与项目需求。本文基于这一现实背景，研究了共享经济环境下的多项目资源约束Max-NPV调度优化问题。首先，对研究问题进行界定，在抽象共享经济本质特点的基础上，构建了其非线性整数规划优化模型；其次，针对问题的NP-hard属性，设计了问题求解的模拟退火启发式算法，据此获得多项目满意进度计划以及相应的加盟企业匹配方案；最后，用一个算例对研究进行了说明，并对关键参数进行了敏感性分析，得到如下结论：多项目的净现值随加盟企业数量、项目截止日期和支付比例的变大而上升，随着折现率的提高而下降；项目截止日期和加盟企业数量对净现值的影响具有边际收益递减效应，而且这两个参数中一个增加时，净现值对另一个的敏感性降低。本文的研究可以为共享经济环境下多项目进度计划的安排，以及加盟企业资源的调配提供定量化决策支持。

关键词: Max-NPV多项目调度, 优化模型, 模拟退火算法, 共享经济, 资源约束

Abstract:

Significant changes of the allocation of resources have arisen under sharing economy environment： the platform enterprise now matches the member enterprises to the projects’ demands instead of the contractor arranging its own resources. Based on this fact， the resource-constrained Max-NPV multi-project scheduling optimization problem is studied. First， the problem is identified and formulated into a nonlinear integer programming model after abstracting the characteristics of the sharing economy. Then for the NP-hard problem， a simulated annealing algorithm is developed to generate multi-project baseline schedules and corresponding matching schemes. Ultimately， an instance is used to illustrate the problem and a sensitivity analysis of key parameters is conducted. The conclusions are as follows： The total NPV of projects grows with the increase of member enterprises numbers， project deadlines and pay ratio and drops with that of the discount rate. Besides， the increasing number of member enterprises and the extension of project deadlines have a diminishing marginal effect on the NPV， and augment of one will make NPV less sensitive to the other. The quantitative decision support is provided for multi-project scheduling and member enterprises resource allocating under sharing economy environment.

Key words: Max-NPV multi-project scheduling, optimization model, simulated annealing algorithm, sharing economy, resource constraint

中图分类号:

C935

何一丹,何正文,王能民,马志强. 共享经济环境下的资源约束Max-NPV多项目调度优化[J]. 中国管理科学, 2024, 32(9): 260-270.

Yidan He,Zhengwen He,Nengmin Wang,Zhiqiang Ma. Resource-constrained Max-NPV Multi-project Scheduling Optimization under Sharing Economy Environment[J]. Chinese Journal of Management Science, 2024, 32(9): 260-270.

图/表 9

表1

图1

图2

表2

图3

表3

不同加盟企业、截止时间、支付比例及折现率下的净现值"

各类加盟企业数Q^k	净现值 $N P V$	截止日期 $Δ D$	净现值 $N P V$	支付比例 $θ h$	净现值 $N P V$	折现率 $α$	净现值 $N P V$
1	-	-2	113.4437	0.70	113.9938	0.008	113.9938
2	113.9938	-1	113.7892	0.75	114.6824	0.009	110.3686
3	114.4243	0	113.9938	0.80	115.7160	0.010	107.0720
4	114.4258	1	113.9989	0.85	116.8201	0.011	103.9366
5	114.4304	2	114.0153	0.90	118.1477	0.012	100.8900

表3

图4

表4

图5

参考文献 35

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Q^k	1	2	3	4
ΔD^h = -2	-	113.4437	114.3176	114.3347
ΔD^h = -1	-	113.7892	114.4078	114.4014
ΔD^h = 0	-	113.9938	114.4243	114.4258
ΔD^h = 1	-	113.9989	114.4226	114.4173
ΔD^h = 2	-	114.0153	114.4334	114.4347

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