复杂装备研制能力是一个国家工业技术水平的重要标志,复杂装备研制对于带动产业结构升级,建设创新型强国具有重大意义。复杂装备研制是一项系统工程,涉及数百家研制单位,技术难度大,不确定因素多,研制进度计划制定面临极大挑战。而进度计划是进度控制、采购计划等工作的基础,因此针对复杂装备研制过程的特点,构建可操作性的进度计划模型对保证研制进度,提升复杂装备研制进度管理水平具有重要作用。制定复杂装备研制进度计划十分复杂,分阶段分层管控模式被研制企业广泛采用。本文从该模式的内涵与结构入手,分析了复杂装备研制过程不同阶段不同层次进度计划工作的主要任务和难点。具体来说,项目立项论证阶段需要确定研制周期,其面临的主要困难有市场、技术等信息不足;涉及主制造商、供应商、客户、竞争者、政府主管部门等众多参与方且各自利益诉求不同,需要综合权衡各方利益诉求。接下来,项目研制阶段的任务是在保证研制周期前提下,制定各层级的进度计划,需要处理复杂装备研制过程不确定性大,返工、迭代工作频繁等难题,并进一步识别进度计划的关键环节,为进度控制提供基础。针对这些难题,本文构建了系列新模型、新方法,主要内容归纳如下:(1)研制周期决策的偏好应变式冲突分析模型。研制周期决策需要综合权衡各方不同的利益诉求,但初期市场、技术信息等较少,博弈模型难以适用,冲突分析模型由于所需信息量较少,故被用来分析不同利益诉求。近一步考虑复杂装备研制周期长,决策者偏好会随未来发展变化的情况,构造了偏好情景应变型冲突分析模型,定义了该模型的全局稳定和偏好集结型稳定。最后考虑前期获得的均衡可能并不是满意的。假设决策者的部分偏好可以被调解者或者具有较高谈判协调能力的决策者改变,本文分别以最小化投入成本和协调工作量为目标,以获得满意均衡结果为约束,构建了两类偏好优化型冲突决策模型,并基于遗传算法设计了求解算法。(2)面向复杂装备研制过程表征的CF-GERT网络构建。复杂装备研制过程不确定性因素多,逻辑关系复杂,且常出现返工、迭代,形成工作回路,本文构建了以特征函数和传递概率为传递函数的CF-GERT(Characteristic Function based GERT)模型,证明了其与信号流图的等价关系,并设计了CF-GERT的矩阵式求解算法,最后利用傅里叶逆变换或数值法设计了概率密度函数推导方法,为表征研制过程及后续进度计划制定、进度风险分析提供了工具。(3)基于联合机会约束规划的复杂装备研制进度计划分解反向CF-GERT模型构建。大量采用的新材料、新技术以及其他不确定因素等会导致复杂装备研制过程CF-GERT网络存在部分未知参数。在研制周期或其他上层计划已确定的情况,如何优化这些参数是进度计划分解工作的主要问题。本部分以最小化期望完成时间为目标,以按时完工概率、资源总量限制等为约束,构建了反向CF-GERT的联合机会约束规划模型,并设计了求解算法,为总周期确定时的子任务进度计划制定提供了新方法。(4)CVaR准则下复杂装备产品交货期优化模型构建。针对研制周期随机情况下的交货期优化问题,设计了包含生产成本、产品价格、提前与延期惩罚成本的项目收益函数。进而引入决策者风险态度,构建项目收益的CVaR模型,最后求解了固定产品价格、线性可变产品价格以及分段可变产品价格三种情形下的最优交付期,分析了惩罚系数等相关因素对最优交付期的影响。(5)基于进度风险的复杂装备研制CF-GERT关键环节识别技术。识别进度控制关键环节可为管理者提供管控重点,有利于保证CF-GERT计划与交付期。本部分综合延期概率和延期成本定义了进度风险,进而将进度风险变动百分比与CF-GERT网络参数取值变动百分比定义为弹性,计算网络参数弹性,最后进行弹性分析遴选影响项目进度风险的关键路径。偏好应变式冲突分析模型拓展了偏好随情景或协调优化可变情形下的冲突分析方法,解决了涉及多方利益主体的复杂装备研制周期冲突决策难题;CF-GERT模型及其矩阵方法求解算法除可获得与经典GERT模型相同结果,更易推导出概率密度函数等,且大大减轻了计算工作量;CF-GERT反问题的联合机会约束模型考虑了活动时间的随机不确定性,提高了进度计划分解结果的稳健性;CVaR准则下的复杂装备产品交付期优化模型综合考虑了产品价格和交付期的映射关系、生产成本、惩罚成本以及决策者风险态度,给出了随机完成时间情形下的最优交付期;最后基于CF-GERT的关键环节识别技术从延误概率和延误成本两个角度定义了进度风险,并利用弹性分析识别出进度风险管控关键环节。以CF-GERT网络模型为基础的后四个模型,为描述复杂装备研制过程,进度计划制定分解与交付期优化,识别进度风险管控关键环节提供了新方法。