LSM方法的演进历程及趋势分析

LSM方法起源于国外，外国学者对这种方法的研究比较多，在LSM计划绘制的理论、关键路径如何确定及如何改进LSM方法等方面取得了很多重要的成果。在LSM计划编制方面。1981年，Johnston将线性进度计划首次引入到公路工程建设领域。他定义了该进度计划的一系列变量，如生产率、活动中断、间隔、日历天等。1986年，Chrzanow ski和Johnston利用已完工的公路工程将CPM/PERT方法和LSM方法进行比较。认为“能得到相当详细的项目信息却不用像网络计划中那样面临庞大的数据和抽象概念”。同时，他们也解决了LSM方法的一些限制。总之，提出LSM方法的应用最好是作为CPM/PERT方法的补充。2001年，Yam in建立了在公路工程中分析线状工序生产率变化的积累效应。这项研究主要集中在线性计划风险的分析能力方面，从而使项目经理能够预测项目延迟的可能性。虽然这种分析在CPM/PERT方法中很普遍，但是LSM方法的分析能力却很受限。Harmelink在2001年提出LSM时差的概念，它必须能够反映活动的主要特征，明确生产率是线性活动更加根本的属性。这些研究充实了LSM方法的基本理论，使得LSM方法的发展不断完善。

在确定LSM方法的关键路径方面。1995年，Harmelink开发了一种基于AUTO-CAD程序的线性计划模型，他集中研究LSM计划的两个重要方面，证明LSM计划实现计算机化是可能的。还阐述了LSM方法找出关键线路（Controlling Activity Path，简称为CAP）的步骤，使LSM方法利用软件实现成为可能。1998年，Harmelink和Row ings对LSM方法活动的特点进行分类，并定义了一系列的相关概念，通过前向和后向追踪的方法找到了LSM方法的关键控制线路（Controlling Activity Path，简称CAP）。Mattila和Amy Park在2003比较了LSM方法和重复计划方法（RepetitⅣe Scheduling Method，简称RSM）关键路径的算法。对关键路径的研究，使LSM方法更加实用。

在LSM方法的改进方面。1998年，El-Sayegh开发了以资源为基础的确定性和不确定性的线性计划模型。确定性模型可以仅依据用户的输入来产生一个线性计划。不确定性模型可以产生基于蒙特卡洛模拟的线性计划。2011年，Gregory A.Duffy、Garold D.Oberlender、David Hyung Seok Jeong，他们定义了影响线状工程的四种变量即普通变量、时间变量、地点变量、时间-地点变量，利用工作窗口的概念，提出工序性能指标（API，Activity Performance Index），根据这一指标给工作窗口涂上不同的颜色，颜色不同工序完成的难易程度也不同，生产率也不同，从而提出了基于变生产率的线性计划模型。2006年Aiyin Jiang，Bin Cheng，Ian Flood改进了LSM方法使其更适合管道工程项目的特点。Gunnar Lucko、Shu-Shun Liu、Wang Mohammad等人对线性计划技术，包括LSM、RSM、LOB（Line of balance，简称LOB）进度计划等做了很多分析。不同的线状工程有不同的特点，为了适应这些项目本身的特点，LSM方法要根据实际情况改进计划，使LSM计划理论的发展更加完善，更加符合项目实际。(www.xing528.com)

我国研究LSM方法起步较晚，但是也取得了一定的成绩。在其基本理论方面，刘津明、徐欣、蒋根谋等人简要介绍了线状工程和线性计划方法的基本概念，并将其应用到公路项目、地铁项目和隧道项目中。在资源均衡优化方面，蒋根谋依据LSM方法优化的特点，提出了启发式优化算法和精确算法，并建立了优化模型，采用遗传算法并利用Matlab编程解决该模型的求解问题。这说明对LSM方法的研究又深入了一步。刘荣自利用质量系数量化工程质量，建立线状工程工期、成本、质量的多目标综合优化模型。王丽、王建提出了新的工期优化方法，即降低关键路线的工作效率，这样就保证了LSM计划的施工连续性和资源供应的连续性。国内主要集中在LSM资源优化方面，因为资源管理是项目管理的一个重要部分，也是国内外学者研究的重点。