关键路径概念的延伸

描述了广义关键路径问题,提出了广义关键路径概念,给出了广义链路径的算法。结合实例,对所给的概念和算法的实际应用作了讨论。本算法可直接用于解决规模越小,但较为复杂的关链路径问题。     

工程网络计划的时间参数与关键路径算法研究

研究了在应用网络计划技术对工程建设项目的进度控制管理中时间参数与关键路径的计算问题，为引进物料管理技术（MRP）与网络计划技术结合，解决工程建设项目的物料需求管理问题提供了有效途径。     

基于数据结构的关键路径算法

数据结构是计算机学科的算法理论基础和软件设计的技术基础,在计算机领域中有着举足轻重的作用。利用邻接矩阵表的存储结构,实现了在计算机上求关键路径的算法,并分析了所设计算法的时间复杂度。     

几种求关键路径算法的分析

分别从算法的时间复杂度、空间复杂度、数据结构形式以及实现的难易程度等方面分析了几种求关键路径算法的优劣．表明三种算法的时间复杂度分别为：O（n＋e）,O（n^2）,O（n＋e^2／n）．     

求循环体相关图关键路径的算法

应用循环相关图分析循环程序的并行性对于发掘程序的并行性有重要意义,求循环体相关图的关键路径则是作这一分析的关键步骤。由于球循环体相关图的关键路径不同于求一般ＡＯＥ－网的关键路径,无法直接使用已有的有关算法。为此,本文给出了一个求循环相关图的关键路径的算法,并讨论了其应用价值。     

面向工作流结构优化的扩展关键路径分析

针对工作流模型的结构特点，建立了一种扩展的关键路径分析法，增加了对工作流常见结构——可选路径和循环的支持．该法将工作流模型中不同的控制结构转换为相应的树形式，并建立它们的约简规则．通过加权关键路径算法，可以计算工作流完成时间的期望值及记录约简过程中的中间结果，从而确定工作流模型的关键路径．在该路径上包含了在整个流程起关键性作用的活动以及相应的时间分布，为工作流过程优化提供了良好的基础．     

LINGO在关键路径规划求解中的应用

文章首先介绍了关键路径的相关概念,然后给出了求关键路径的算法,最后使用L INGO软件求解工程规划中经常使用的关键路径规划实例,结果显示：使用该方法求解模型简便,能大大提高优化求解关键路径的效率.     

基于改进型脉冲耦合神经网络的关键路径求解

 在脉冲耦合神经网络(PCNN-Pulse Coupled Neural Network)的基础上,提出了改进型脉冲耦合神经网络(mPCNN-modified PCNN)模型,并将其用于AOE-网的关键路径问题的求解.该方法通过快速并行计算,一次正向计算即可求解AOE-网的所有关键路径,与传统方法相比体现了较好的优势.     

次关键路线法在施工工期优化管理中的应用研究

就双代号施工网络计划优化管理问题,研究了次关键路线上非关键工序的寻求方法,给出了图上计算和解析表达的求解过程,方便了网络计划的优化和管理 。     

模糊关键路径的近似法

模糊关键路径的近似法刘新旺达庆利（东南大学系统工程研究所，南京２１００１８）网络分析是工程施工和生产企业进行作业计划的一种有效工具，主要方法有关键路径法（ＣＰＭ）和计划评审法（ＰＥＲＴ）．与随机网络技术相比，模糊网络以其较为宽松的前提条件得到迅速发...     

求DEDS关键路（回路）的Petri网方法

为了研究离散事件动态系统的周期性和稳定性,需要求系统矩阵A在极大代数意义下的特征值和特征向量。文[1]通过以A为关联矩阵的有向图G（A）的关键路（回路）得出了一个求特征值和特征向量的方法。本文提出了一种寻找有向图G（A）的关键路（回路）的有效Petri网方法,它有一定规律可循。     

飞行器巡飞探测路径规划方法

为了使飞行器能够在有限的巡飞航程中对指定目标区进行全面探测,提出了一种基于遗传算法的飞行器巡飞路径规划方法. 分别针对定高度和变高度巡飞路径进行规划进行了仿真,得到了满足要求的优化结果,并给出了所需的最小航程,该结论为后续的飞行器推力方案和气动外形设计提供了依据.     

地图加权遗传算法的油井自动巡检机器人路径规划

针对油井巡检机器人与障碍物的接触率高,造成设备故障率高增加石油生产成本问题,提出基于地图加权的遗传算法。首先将地图进行栅格化,建立栅格地图模型,并进行加权设置。其次引入遗传算法模型进行路径规划,将每次路径规划结果存入染色体中并计算路径长度,最后筛选最大权值中的路径最短染色体,并绘制路线。在参数设定相同的条件下,采用基于地图加权的遗传算法、经典遗传算法进行比对实验,仿真结果表明,基于地图加权的遗传算法优先选择了不靠近障碍物的栅格的情况下完成了路径规划任务,机器人与障碍物的接触率下降了74.91%,时间和路程仅增加0.3179 s与32%。     

巡飞器攻击阶段弹道规划方法

为了使攻击阶段巡飞器沿最优弹道飞向目标点并与之交会,完成攻击任务,提出了三维弹道规划分解算法.将三维弹道的规划问题分解为二维平面飞行路径和对应的高度值,分别计算,减少了计算量;在此基础上应用遗传算法对分解后的二维平面路径进行规划,得到了满意解.仿真结果表明,算法能有效地减少计算量,解决计算精度与计算量的矛盾.     

自主车辆路径规划算法研究

在自主车辆的路径规划是否经过特定点的两种实际情况下,提出了不同的解决方案。当车辆不需要经过特定点时,引入A*算法,较传统算法将启发函数改为欧几里得函数(Euclidean Distance),并引入一个权值以降低启发函数的权重。当车辆需要经过特定点时,应用Hopfield神经网络思想优化算法,以达到理想的路径规划。仿真实验表明,改进后的算法使得路径规划寻优得到明显提高,并验证了算法的有效性。     

“机器人”路径改进型单亲遗传算法规划及其仿真

在中国机器人大赛"机器人游中国"比赛项目的路径规划基础上,为克服遗传算法在有约束组合优化问题中计算效率不高的问题,提出了改进的单亲遗传算法.该算法在传统单亲遗传算法的计算步骤中,引入了交换算子、提前算子和修复算子,较大程度地提高了单亲遗传算法的搜索效率.Matlab仿真试验表明,改进的单亲遗传算法计算效率和路径规划能力得到大幅度提高.