目 录
第1章 绪论 1
1.1 IT服务外包项目进度风险管理的背景和意义 1
1.2 国内外研究现状 2
1.3 本书总体研究思路 4
1.4 本书主要内容和体系结构 4
1.5 本书特色与创新 7
第2章 相关理论综述 8
2.1 IT服务外包理论 8
2.2 风险管理概述 10
2.3 相关决策理论介绍 11
2.3.1 分布式决策理论 11
2.3.2 多属性决策 16
2.3.3 拍卖理论 22
2.3.4 协商理论 25
2.4 随机规划理论 31
2.4.1 期望值模型 31
2.4.2 机会约束规划模型 32
2.4.3 相关机会规划模型 32
2.4.4 蒙特卡罗模拟 33
2.5 智能优化算法 34
2.5.1 遗传算法 35
2.5.2 蚁群算法 38
2.5.3 禁忌搜索 41
2.5.4 模拟退火 44
2.5.5 捕食搜索算法 46
2.5.6 粒子群优化算法 47
第3章 结构化决策机制下进度风险控制的模型和算法 50
3.1 考虑成本的IT服务外包项目进度风险控制结构化决策模型 50
3.1.1 问题描述 51
3.1.2 数学模型 51
3.2 算法设计与仿真分析 54
3.2.1 改进的禁忌搜索算法 54
3.2.2 算例设计与仿真分析 56
3.2.3 连续域蚁群算法 69
3.2.4 算例设计与仿真分析 73
3.3 考虑完工概率的IT服务外包项目进度风险控制结构化决策模型 77
3.3.1 问题描述 77
3.3.2 模型假设 79
3.3.3 数学模型 79
3.4 算法设计与仿真分析 82
3.4.1 两层粒子群优化算法 82
3.4.2 算例设计与仿真分析 85
3.5 考虑风险的IT服务外包项目进度风险控制结构化决策模型 90
3.5.1 问题描述 90
3.5.2 数学模型 91
3.6 算法设计与仿真分析 92
3.6.1 模拟退火自适应遗传算法 93
3.6.2 算例设计与仿真分析 97
3.6.3 两层禁忌捕食搜索算法 106
3.6.4 算例设计与仿真分析 112
第4章 组织化决策机制下进度风险控制的模型和算法 124
4.1 IT服务外包项目进度风险控制的组织化决策模型 124
4.1.1 上层模型 125
4.1.2 预测的下层模型 125
4.1.3 下层模型 127
4.2 嵌入蒙特卡罗模拟的禁忌搜索算法 128
4.3 算例设计与仿真结果 132
4.4 嵌入蒙特卡罗模拟的连续域蚁群算法 133
4.4.1 领域搜寻规则 133
4.4.2 算法流程 133
4.5 算例设计与仿真分析 136
第5章 委托代理机制下进度风险控制的模型和算法 139
5.1 考虑完工概率的委托代理模型 140
5.1.1 问题描述 140
5.1.2 模型假设 141
5.1.3 数学模型 141
5.2 改进的遗传算法 143
5.3 算例设计与仿真分析 146
5.3.1 算例设计与仿真结果 147
5.3.2 模型与算法分析 150
5.4 引入奖惩策略的委托代理模型 158
5.4.1 问题描述 158
5.4.2 模型假设 159
5.4.3 数学模型 159
5.5 模拟退火遗传算法 161
5.6 算例设计与仿真分析 165
5.6.1 算例Ⅰ设计与仿真分析 165
5.6.2 算例Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ设计与仿真分析 172
5.7 自适应禁忌搜索算法 177
5.7.1 两层算法设计 178
5.7.2 编码方法 179
5.7.3 产生初始解 179
5.7.4 适值函数 180
5.7.5 邻域构造 180
5.7.6 禁忌表 181
5.7.7 渴望水平与停止准则 181
5.7.8 扰动机制 181
5.7.9 算法步骤 182
5.7.10 算法流程 183
5.8 算例设计与仿真分析 185
5.8.1 参数设置与实验环境 185
5.8.2 仿真结果 189
5.8.3 算法的关键策略分析 192
5.8.4 算法要素分析 193
5.8.5 不同算法的对比分析 195
第6章 协商机制下进度与费用管理的模型和算法 200
6.1 基于协商理论的进度与费用风险控制 201
6.1.1 基本假设和议题规范化 201
6.1.2 协商框架 203
6.1.3 案例设计 207
6.2 基于拍卖理论的进度与费用风险控制 212
6.2.1 问题定义和归类 213
6.2.2 拍卖框架设计 214
6.2.3 案例设计 219
参考文献 225
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