研发过程中的创新性、不确定性导致研发项目的 成功率很低。有效的项目调度有助于提高研发项目的 成功率。于静、徐哲所著的《基于活动重叠的研发项 目调度模型与算法》在经典项目调度问题研究的基础 上，根据研发项目的特点，对经典的资源受限项目调 度问题进行扩展，研究了带有活动重叠与资源限制的 项目调度问题。本书凝聚了笔者在研发项目调度领域 的最新研究成果，引用了国内外最新的文献，反映了 当前该领域先进的研究水平。 本书适用于项目管理领域的研究人员、高校教师 、研究生，以及从事研发项目管理的工作人员。

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