资源受限项目调度

huangyajian 2011-05-04 04:36:00

谁做做过资源受限项目调度方面的算法研究啊。

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论文研究-基于改进蚁群优化的多目标资源受限项目调度方法.pdf, 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.

采用基于非支配性排序的多目标遗传算法—NSGA－Ⅱ，设计了一种求解多模式、多种类资源约束的多目标资源受限项目调度问题的遗传算法，该算法所设计的编码包含两部分，一部分为一个任务链表，另一部分为任务链表中各任务所对应的执行模式组成的模式向量。将所设计的算法用于求解文献中的以项目总工期和资源均衡为目标的农业项目调度问题，结果表明此算法对于求解多目标资源受限项目调度问题是有效的。

工业智脑通过人、机、物的全面互联，构建起全要素、全产业链、全价值链全面连接的新型工业生产制造和服务体系，是促进传统产业转型升级、实现经济高质量发展的重要驱动。但在实际项目推进过程中，我们或多或少经常遇到如下障碍困惑： 1、工业互联网与数字化转型是否存在冲突，工业互联网与工业智脑的关系，2、工业智脑项目推进缺少解决思路，得不到客户领导的重视，导致项目资源受限3、项目缺少抓手，很难找准客户的刚需，痛点，客户总认为花的钱多，成效不明显。本课程从工业互联网与工业数字化转型为出发点，为大家解读工业互联网平台架构，建设思路，发展趋势，平台生态；阐述如何借助5G技术在项目中的具体应用场景对传统工厂进行数字化，智慧化改造，实现企业智慧化转型升级。并通过案例中的典型应用场景建设分享，帮助同仁开拓思路找准项目落脚点、客户痛点，从而增强项目落地性，项目成效，为有效推进项目扫清障碍。本课程特别适合广大从事智慧园区、智慧工厂、数字经济的产品方案人员及项目策划人员。为了更好的学习本课程并达到良好的效果，建议同时学习智慧城市《售前管理》、《行业方案》和《城市大脑》系列相关课程，并请持续关注后续课程，谢谢。

为了克服标准微粒群算法在求解资源受限项目调度问题上存在的早熟现象, 提出一种改进的文化微粒群算法。该算法框架基于微粒群算法的主群体空间和文化算法的知识空间, 两种空间具有各自的群体并可独立并行演化, 形成双演化双促进机制, 提高了算法的全局搜索能力和运行效率。同时为了避免文化算法知识空间自我演化限制, 引入遗传算法的演化机制来改进知识空间的演化操作。通过具体的算例比较, 验证了提出的改进文化微粒群算法在求解资源受限项目问题时的有效性。

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