仿生智能算法在资源受限项目调度问题中的应用研究

发布时间：2017-12-13 10:27

  本文关键词：仿生智能算法在资源受限项目调度问题中的应用研究

  更多相关文章： 项目管理 项目调度 资源受限 仿生智能算法 细菌觅食算法 调度管理系统

【摘要】：自项目管理理论产生以来,随着经济的迅猛发展,项目管理所涉及的领域越来越广,其对问题的研究也越来越深入。项目的调度与计划属于项目管理的重要组成部分,所以关于项目调度的研究对于提高项目管理水平、发展项目管理理论具有非常重大的意义。资源受限项目调度问题(Resource Constrained Project Scheduling Problem,RCPSP)考虑的是如何在资源约束和时序约束的前提下,对项目中各工序的开始时间结束时间作出合理安排以确保项目目标得以实现。由于RCPSP已经被证明是NP-hard问题,传统的方法已经无法较好地解决这类问题,而仿生智能算法在解决这类问题方面有着其独特的优势,所以本文采取以细菌觅食优化算法(Bacterial Foraging Optimization algorithm,BFO)为代表的新兴仿生智能算法求解RCPSP。本文的研究工作主要包括以下内容:1)总结了国内外对RCPSP的研究现状,并进行了文献综述;2)从企业对项目调度研究的实际需求出发,引出RCPSP,并对RCPSP的相关理论知识进行了系统的阐述;3)介绍了细菌觅食算法的基本原理、算法流程;并针对该算法求解问题时存在的缺陷,引进了粒子群算法的思想和云模型,提出了云自适应混合细菌觅食算法,并对算法的性能进行了测试,进而验证改进算法的可行性和有效性;4)应用云自适应混合细菌觅食算法来求解经典RCPSP,通过MATLAB进行模拟仿真,证明了该算法能够有效解决资源受限项目调度问题;5)运用MATLAB制作了资源受限项目调度管理系统,能对不同规模的资源受限项目进行高效的优化设计,不仅能得到最优工期而且还能给出最优调度方案,具有较高的实际应用价值。本文的研究成果,在拓展RCPSP研究领域的同时,对于管理者处理项目的实际问题也具有一定的指导借鉴意义。同时将细菌觅食算法成功的应用于RCPSP,不但拓展了细菌觅食算法的应用领域,也为求解这些组合优化问题提供了新的思路与方法。
【学位授予单位】：上海工程技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP18;F273

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本文编号：1284829