基于文化遗传算法的资源受限项目调度

资源受限项目调度问题作为一类典型的组合优化问题,理论上属于NP难题.本文结合文化算法和自适应遗传算法的优点,提出一种新的智能优化算法--文化遗传算法来求解资源受限项目调度问题.算法设王了两类空间:群体空间和信仰空间.各空间采用不同的自适应遗传算法进行独立进化,进化过程中利用同步式传输方式定期通过接受操作和影响操作来更新信仰空间和群体空间.为避免各空间的局部收敛同题,文中使用正弦函教和余弦函数自适应控制交叉概率和变异概率以保证群体的多样性.通过对标准数据库PSPLIB中的多个问题的仿真,结果表明:此算法在解决资源受限项目调度问题时不仅具有全局收敛性,而且在一定程度上具有较好的收敛速度.     

一种求解资源受限项目调度问题的自适应遗传算法

遗传算法（GA）应用在经典资源受限项目调度问题中取得了显著的效果。本文提出了一种新的编码方法，亦即在任务链表后面加上两个基因，一个是表示解码规则的S／P基因，另一个是表示解码方向的F／B基因，由这两个基因同时控制任务链表的解码规则和解码方向。为了验证其有效性，选用标准数据库PSPLIB中的156个例子进行验证，鲒果表明：本算法优于采用编码为任务链表和带有S／P基因的任务链表的两个遗传算法。本算法的设计思想对于解决相关组合最优化f-＇l题具有一定的指导意义。     

基于合作博弈协商机制的分布式资源受限多项目调度

分布式资源受限多项目调度问题涉及多个项目的独立调度以及项目之间共享资源的协调分配,因此,解决该问题的关键是设计有效的机制获取协调全局资源所需的调度信息并据此配置全局资源.考虑每个单项目延期的影响程度不同,以最小化多项目总拖期成本为全局目标建立分层决策模型:考虑分布式多项目调度问题的信息不对称性和各单项目决策者的自利性,设计基于合作博弈协商机制的分阶段进化算法对问题求解.以MPSPLIB问题集开展实验研究,结果表明:采用合作博弈协商机制可以有效降低多项目的总延期成本,并且该求解机制对问题规模和资源冲突强度的变化有很好的适应性;自主Agent参与合作博弈并选择诚信策略可获得更高的单项目收益,同时多项目获得高质量的调度方案.     

一种求解资源受限项目调度问题的蚁群算法

针对资源受限项目调度问题的特点,开发了一种基于蚁群算法的项目调度新方法.在该方法中,采用基于优先权排列的编码方式进行编码,利用组合评估的形式指导蚂蚁移动.提出能使用大量优先级规则的规则池方法,为不同的蚂蚁设置不同的优先级规则.充分利用蚁群算法的优点,为每个蚂蚁设计单独的线程,采用多线程结构实现了本算法.利用被普遍应用的PSPLIB标准问题对该算法进行了大量的仿真测试,并与既有智能优化算法进行了比较,取得了令人满意的结果.     

一类局域性多技能资源受限项目调度的新算法

多技能资源受限项目调度问题(简称MS-RCPSP)是项目管理中颇具代表性的调度问题,一般性问题以“资源全局受限”为特征.本文从新视角,针对实际中广泛存在的资源局域受限情况,以及反应性和应急性等情况,研究局域性MS-RCPSP;并重点考虑一类典型问题:项目某部分的平行活动,可用的资源量极少,甚至为1,但具备各活动所需技能,且可重复使用,需安排该资源顺序完成这一众活动,使项目工期最小化.虽是局域性调度,但项目系统性使其“牵一发而动全身”,难度可能不亚于全局性调度.本文从探索问题“局域性”特征入手,量化局域调度导致的项目工期延迟,并发展整数线性优化强对偶理论,结合Dantzig-Wolfe分解法,开发出伪多项式时间精确算法求解该问题;通过仿真模拟测试,验证该算法计算大规模问题案例精确解的优势.     

多执行模式资源受限工程调度问题的优化算法

近几年来,模拟退火（ＳＡ）和遗传算法（ＧＡ）等智能优化方法在求解组俣最优化问题显示出了较强的能力,许多文献报告了它们在这类问题上的应用,有些文献则报告了一些它们的混合算法,然而,定些算法对问题的求解效果因问题的结构不同而有限大差异,它们的成功必须充分结合问题本身的特点,本文针对多执行模式资源受限工程调度问题的特点,设计了一种ＳＡ／ＧＡ混合算法,利用被普遍应用的标准问题对该算法进行了测试,取得了令人满意的结果。     

一类资源受限项目调度问题的仿真方法

在资源受限项目调度问题中,基于有限数量的资源可能同时存在多个满足激活条件的活动,这些活动的执行顺序是随机动态变化的,难以用常规的数学方法进行描述;现有仿真软件也不足以支持该类问题的仿真,为此提出一类资源受限项目调度问题的仿真方法。该方法基于扩展有向图建立项目流程仿真模型,将仿真模型数据以活动依赖矩阵和活动资源关联矩阵的形式进行描述,通过编制采用活动扫描法的仿真策略对流程模型进行仿真,得到项目完工时间及活动的安排。通过举例应用和对比,验证了该方法的可行性与有效性。     

求解模糊资源受限项目调度问题的遗传算法

本文研究了以排序健壮性最大为优化目标的具有模糊加工时间和模糊交货期的资源受限项目调度问题,采用六点模糊数表示模糊加工时间和模糊交货期,引入了2种模糊数的弱比较方法,即重心距离法和积分值法.针对这一优化问题设计了一种基于任务链表编码形式的遗传算法.数值实验结果表明该算法优于文献中的相关算法,同时实验结果也表明基于2种模糊数的弱比较方法对算法性能影响较弱.     

基于动态多目标粒子群优化算法的资源受限研发项目进度

资源与进度优化调度已成为企业研发项目成功的关键。引入粒子群算法来解决这一问题，将普通粒子群多目标算法进行了改进，提出动态的多目标粒子群算法，通过采用VC＋＋编程语言对模型及其求解算法进行案饲仿真，证实了模型及算法的有效性与优越性。     

基于改进蚁群优化的多目标资源受限项目调度方法

多目标资源受限项目调度是一类典型的NP难组合优化问题,具有广泛的实际应用背景.本文提出了一种带局部搜索的改进蚁群优化算法用于求解多目标资源受限项目调度问题,优化指标为最小化项目工期和资源投资.首先,采用改进的蚁群优化算法获取Pareto解集;其次,通过基于带逻辑约束的Insert和Swap邻域搜索方法对已获得的非支配解进行局部搜索,进一步提高算法的性能;最后,基于PSPLIB国际标准测试集的数值仿真实验与现有最好的算法比较,验证了所提算法的有效性和高效性.     

多模式资源约束型折现流时间-费用权衡项目进度

传统离散时间-费用权衡(DTCTP)项目进度研究以费用最小化为目标，无资源约束和间接费用，这与实际工程项目的实施不相符。提出多模式资源约束型折现流时间-费用权衡项目进度问题(MRCTCTPDF)，以净现值为优化目标，考虑项目执行中的各项资金流：活动费用、业主的支付及与奖惩机制联系的奖金(罚金)、项目的间接费用；并且将活动费用区分为不变费用和可变费用。建立MRCTCTPDF的数学模型，通过一个数值实例验证模型的有效性。结果表明，项目的最优进度安排与业主的支付行为及资源约束密切相关，这对承包商进行项目工期-费用权衡决策具有重要的借鉴意义。     

基于联合视角的项目支付问题及其模拟退火启发式算法

从合同双方的联合视角出发,研究项目支付进度问题。其中,支付与项目事件相联系,任务是合理地安排支付事件、活动执行模式及事件发生时间,以使合同双方的共同收益最大化并使二者都能接受相应的安排。在对问题进行界定的基础上,构建由两个子模型构成的优化模型。针对问题的强NP-hard属性,设计包含两个子模块的模拟退火启发式算法,并在随机生成的标准算例集合上对算法进行测试,结果表明,该算法是求解问题的有效算法。最后,用一个算例对研究进行说明,得到如下结论:如果合同双方均按自身偏好进行决策,那么将会导致一种双输的结果;如果他们能够相互合作和协调,那么都可从项目中获得更高的收益。本文的研究可以为合同双方关于项目支付进度安排的谈判提供决策支持。     

优化建设项目费用支付的纳什均衡模型及其遗传算法求解

建立业主与承包商间就建设项目费用支付问题的完全信息动态博弈模型，以使业主与承包商的建设项目费用支付(或获得)现金流的净现值对最理想值的偏差最小为优化目标，讨论纳什均衡解，并运用遗传算法求得建设项目费用支付的均衡优化方案。应用本文给出的模型及求解方法，既可以较好地解决业主对建设项目费用支付的控制问题，也能够合理地兼顾到承包商的利益，是一种双赢解决方案。     

一种求解整数-非线性规划问题的演化算法

混合整数非线性规划问题为一类富有挑战性的难解问题。本文设计一个混合演化算法求解混合整数非线性规划问题，对于不同变量分别使用二进制和实数编码策略，将约束优化问题转换为多目标优化问题。数值实验验证了算法的有效性、稳健性和通用性。     

基于改进遗传算法的流水车间调度求解方法

流水车间调度问题是一类经典的NP完全问题,为此提出了一种求解极小化总完工时间的流水车间调度问题的改进遗传算法.该算法采用构造型启发式算法和随机方法共同产生初始种群,结合禁忌搜索算法的局部搜索性能和遗传算法的全局搜索性能.仿真实例的结果表明该算法对问题求解的可行性和有效性.     

一种有新任务到达的多卫星动态调度模型与方法

基于动态约束满足问题,针对初始方案执行过程中任务动态到达的情况,以最大化完成任务的优先级之和,并使新任务到达后,对原方案的调整最小为目标,建立了多卫星动态调度模型,提出了模型求解方法,最后给出了仿真算例,对模型和算法进行了验证.     

多模式柔性资源约束型折现流项目进度问题研究

根据项目进度领域现有研究的不足，提出多模式柔性资源约束型折现流项目进度问题(MMFRCPSP-DCF)。柔性资源的引入放松了资源约束，扩展了活动模式的选择范围，从而可以在一般资源约束的基础上进一步优化项目进度，同时可以为承包商提供基于项目进度优化的资源租用或购买清单。从资源的柔性成本、完成各项事件的费用、业主的支付以及奖惩机制等方面对MMFRCPSP-DCF进行了分析，构建了以净现值最大化为优化目标的非线性整数规划模型，并通过算例对研究结果进行了验证。     

基于蚁群算法的参数相关网格任务调度算法研究

任务调度是网格计算环境中影响系统性能的重要问题,目前大多数调度算法在调度时均把任务假定为元任务,而忽略任务间的约束关系。利用图论的思想将任务间依赖关系描述为满足一定条件的有向无环图（DAG）,通过DAG图可以精确描述任务的优先级,此外蚁群算法在元任务调度中能有效实现任务调度和负载均衡,因此在蚁群算法进行元任务调度结果的基础上,根据任务优先级对分配给资源的任务进行排序即得出了参数相关任务调度的结果。仿真结果显示,此方法在各种网格环境下均能解决相关任务的调度问题,而且保证系统的负载均衡。