基于现代启发式算法的资源受限多模式项目调度题目研究

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发表于 2024-3-5 09:50:03 | 显示全部楼层 |阅读模式
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雅宝题库解析:
资源受限的项目调度题目(Resource Constrained Project Scheduling Problem, RCPSP)是一类重要的组合优化题目,它要求在满足项目时序和资源约束下,为所有活动安排开始和结束时间,以达到工期最短、成本最小、资源均衡等目标。该题目属于NP-hard题目,模型丰富、具有代表性,是许多调度题目的泛化,如车间调度、卫星窗口调度以及车辆调度等;且广泛存在于建筑工程、软件开发,以及大型设备、国防军工制造等行业中,因此对其的研究具有理论和现实意义。本文的主要工作与创新点如下:1. 针对标准多模式项目调度题目(Multi-Mode Resource Constrained Project Scheduling Problem, MRCPSP),提出了一种基于改进和声算法的优化方法,给出了一种新的离散化策略,添加了选择算子,改进了替代算子,两者都可以继承精英个体,并通过设置解间“距离”来保持种群多样性;新解是按位操作,由和声记忆库、微调和随机三种方式生成,其中第一种方式是根据平均目标值随机有偏抽样得出。最后,基于活动总数为20、30的基准测试集,与性能较好的遗传算法进行数值试验比较。2. 针对有人力资源约束的多项目多模式调度题目,首先根据题目建立了相应的混合整数规划模型,模型中考虑了多种约束,如项目对人员能力、水平的不同要求,而人员又具有多种能力及水平;目标为满足约束条件下的成本最小化,其中包含固定和可变两类成本。为了简化计算,把模型分解为一个主题目和多个子题目,并按照列生成法流程求解。同时,由于题目的复杂性,采用启发式算法求解每个子题目:首先由基于优先原则的启发式方法给出题目的初始解,再由免疫遗传算法寻优。最后进行数值实验分析。3. 针对在项目式生产中工时不确定的题目,建立了改进的混合整数规划模型模型,其目标为使解的鲁棒性最优;提出相应的模拟退火算法求解,制定主动调度计划。其中,编码包括活动列表和缓冲区长度两部分,并修改了序列进度生成方案解码。最后结合某航空类企业生产的实际情况进行验证。4. 对某学生公寓大修工程项目进行实证研究,采用多项目多模式进度管理建立的模型及遗传-列生成法求解,并对结果进行比较分析。





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