改进的DFS算法实现资源约束条件下多项目的调度

1、改进的DFS算法实现资源约束条件下多项目的调度摘要：在竞争激烈的当今社会，越来越多的企业面对多项目管理的问题。如何有效的调度各个项目，是企业所面临的一个难题。本文从另一种算法（DFS，Depth-First Search，深度优先搜索）着手来分析多项目的调度管理问题，并结合实例进行分析，从而验证算法的有效性。论文关键词：多项目,多项目管理,DFS一、引言当今，越来越多的企业或组织采用项目这一形式进行变革或创新，以面对日益激烈的市场竞争。项目，作为21世纪的“新宠”，简单地说，就是在特定的时间、预算、资源限定内，为实现某种目的而相互联系的一次性工作任务。一般来说，项目具有如下的基本特点：（1）一

2、次性一次性是项目与其他重复性运行或操作工作最大的一个区别。项目有明确的起点和终点，没有可以完全照搬的先例，也不会有完全相同的复制。项目的其他属性都是从这一特点衍生出来的。（2）独特性每个项目都是独特的。或者其提供的产品或服务有其自身的特点；或者其提供的产品或服务虽然与其他项目类似，但是其时间和地点，内部和外部的环境，自然和社会条件却有别于其他项目，因此项目的过程总是独一无二的，不可能存在完全相同的两个项目。（3）目标的确定性项目必需要有确定的目标：(a)时间性目标，即在规定的时段内或规定的时点之前完成；(b)成果性目标，即提供某种规定的产品或服务；(c)约束性目标，即不超过规定的资源限制；(d

3、)其他需满足的要求，包括必须满足的要求和尽量满足的要求；目标的确定性允许有一个变动的幅度，也就说目标是可以修改。不过一旦项目目标发生实质性的变化，它就不再是原来的项目了，而将产生一个新的项目。（4）活动的整体性项目中的一切活动都是有联系的，构成一个统一的整体。多余的活动是不必要的，缺少某些活动必将损害项目目标的实现。（5）组织的临时性和开放性项目团队在项目的全过程中，其人数，成员，职责总是在不断变化的。某些成员是借调来的，项目终结时团队要解散，人员要转移。参与项目的组织往往有多个，甚至几十个或更多，这些组织按矩阵型结构排列。他们通过协议或合同以及其他的社会关系组织到一起，在项目的不同时段不同程

4、度的介入项目活动。可以说，项目组织没有严格的边界，是临时性的开放性的。这一点与一般企、事业单位和政府机构组织不一样。（6）成果的不可挽回性项目的一次性属性决定了项目不同于其他事情可以先试着做，如果作坏了还可以重来；也不同于产品的生产批量，合格率达99.99%就认为是很好的了。项目在一定条件下启动，一旦失败就永远失去了重新进行原项目的机会。所以项目有很大的不确定性和风险性。二、多项目管理以上是我们理论意义上的项目，但在实际当中，企业面对的更多是单项目与多项目的问题。单项目的调度管理相比而言，比较容易处理，运用传统的一些技术，比如CPM，PERT，就可以很好的解决单个项目的管理。而多项目管理的问题

5、比较棘手，涉及到在有限资源的约束下调度各个项目，以保证提高企业整体的效率。本文就是来着重阐述资源受限情况下的多项目调度问题。1.多项目管理的概念多项目管理是指在项目经理和项目组织的共同努力下，综合运用系统理论和方法对项目及其资源进行计划、组织、协调、控制，旨在实现项目的特定目标的管理方法体系。多项目管理是站在企业层面对现行组织中的所有项目进行筛选、评估、计划、执行与控制的项目管理方式。与单项目管理不同，单项目管理是假定在资源充分得到保障的前提下进行的管理，而多项目管理是在企业存在多项目的前提下，如何合理的分配企业有限的资源，以达到企业整体的效率最高。2.实施多项目管理的优点a)从企业战略目标出

6、发。多项目管理的实质就是合理在项目之间分配企业有限的资源，是从整体的角度来考虑，是以企业总的战略目标为指导的！b)提高资源的利用率。资源在各个项目之间进行有效的分配，不会出现所谓的资源闲置的情况，极大地提高资源的利用率和优化度！c)降低项目实施的风险。采用单项目的管理思维去管理多项目，很容易在项目的进度、资源的合理安排上产生风险，而多项目的管理思维却可以很好的解决这个问题。d)加强组织内部的沟通与交流。多项目的管理，更进一步的把职能部门和项目组联系在一起，不仅各个项目之间的联系加强，项目和其他非项目部门的联系也进一步加强，这都是以企业总体目标的为导向的。三、DFS算法描述1.图的定义图（gra

7、ph）是数据结构G=（V，E），其中V（G）是G中的结点的有限非空集合，结点的偶对称为边（edge），E（G）是G中边的有限集合。图的的结点称为顶点（vertices）。有向图，若图G中的每条边都是有方向的，则称G为有向图(Digraph)。在有向图中，一条有向边是由两个顶点组成的有序对，有序对通常用尖括号表示。有向边也称为弧(Arc)，边的始点称为弧尾(Tail)，终点称为弧头(Head)。2.深度优先搜索(Depth-First Search，DFS)假设给定图G的初态是所有顶点均未曾访问过。在G中任选一顶点v为初始出发点(源点)，则深度优先遍历可定义如下：首先访问出发点v，并将其标记为已

8、访问过；然后依次从v出发搜索v的每个邻接点w。若w未曾访问过，则以w为新的出发点继续进行深度优先遍历，直至图中所有和源点v有路径相通的顶点(亦称为从源点可达的顶点)均已被访问为止。若此时图中仍有未访问的顶点，则另选一个尚未访问的顶点作为新的源点重复上述过程，直至图中所有顶点均已被访问为止。图的深度优先遍历类似于树的前序遍历。采用的搜索方法的特点是尽可能先对纵深方向进行搜索。这种搜索方法称为深度优先搜索(Depth-First Search)。相应地，用此方法遍历图就很自然地称之为图的深度优先遍历。3.改进的DFS算法过程首先建立两个数组序列，记为ATij（i，j=1，2，3n，T表示任两个接点之间的遍历时间，T12表示接点1和2之间的遍历时间），Bn（n=1，2，3n，表示接点）下面开始进行检索，并填充至B中。设x是当前被访问顶点，在对x做过访问标记后，选择一条从x出发的未检测过的边(x，y)。若发现顶点y已访问过，则重新选择另一条从x出发的未检测过的边，否则沿边(x，y)到达未曾访问过的y，对y访问并将其标记为已访问过；然后从y开始搜索，直到搜索完从y出发的所有路径，即访问完所有从y出发可达的顶点之后，才回溯到顶点x，并且再选择一条从x出发的未检测过的边。上述过程直至从x出发的所有边都已检测过为止。此时，若x不是源点，则回溯到在x之前被访问过的顶点；否则图中所有和