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基于熵权和粒子群的资源均衡新方法研究

发布时间:2017-09-04 07:01

  本文关键词:基于熵权和粒子群的资源均衡新方法研究


  更多相关文章: 资源均衡 目标函数 资源熵 粒子群算法


【摘要】:施工网络计划中资源均衡优化是解决资源供需矛盾的手段之一,也是工程建设项目的重要管理内容。在工程项目管理中,对有限资源进行全面系统地分析,并进行均衡优化,对于提高工程建设项目的综合效益具有很重要的意义。本文定义了资源熵的概念并利用熵函数建立工程项目管理的资源均衡优化模型,并针对传统解决方法的不足使用粒子群算法对模型进行求解。最后通过一个案例对模型的可行性和实用性进行了验证。
【作者单位】: 华北电力大学工商管理学院 华北电力大学工商管理学院 华北电力大学工商管理学院
【关键词】资源均衡 目标函数 资源熵 粒子群算法
【基金】:国家自然科学基金(80579101) 教育部博士点基金(20050079008)
【分类号】:F224;F284
【正文快照】: 1引言在项目计划的制定过程中,资源使用量基本平稳的计划要明显好于一个资源使用量剧烈变化的计划。因此项目计划中,资源的使用模式比起资源的使用峰值更值得关注。在这种情况下从资源限制问题(resource-constrained project scheduling)转移到资源均衡问题(resource leveling

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前4条

1 樊玮;粒子群优化方法及其实现[J];航空计算技术;2004年03期

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3 何大义;熵在数据分析中的应用研究[J];统计与决策;2005年08期

4 李星梅;乞建勋;苏志雄;;基于时差分析的资源均衡问题探究[J];中国管理科学;2007年01期

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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2 谭乐祖;任东彦;温巧林;;基于杂交粒子群算法的弹炮混编防空群火力优化模型[J];兵工自动化;2010年02期

3 丁铸;马大为;于存贵;张学锋;;基于禁忌搜索与微粒群优化算法的混合优化策略算法在目标分配问题上的应用[J];兵工学报;2007年09期

4 董跃;田雨波;;基于PSO-BP算法的微带天线谐振频率神经网络建模[J];中国传媒大学学报(自然科学版);2009年02期

5 陈昊;厉虹;;基于粒子群算法的无刷直流电机调速系统应用研究[J];北京机械工业学院学报;2008年04期

6 杨思亮;徐世杰;;基于粒子群算法的航天器姿态机动路径规划[J];北京航空航天大学学报;2010年01期

7 岳金柱;冯仲科;姜伟;;运用信息熵构建森林消防物资储量优化模型的研究[J];北京林业大学学报;2007年S2期

8 祁辉;周树民;熊鹰;;含步长加速变异算子的微粒群算法[J];成都大学学报(自然科学版);2006年04期

9 刘淳安,陈一虎;基于带变异算子的粒子群优化算法[J];重庆工学院学报;2005年08期

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中国重要会议论文全文数据库 前10条

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2 张桐;王亚慧;叶安丽;王健;;基于微粒群算法与最小二乘法的在线辨识策略研究[A];中国电子学会第十五届信息论学术年会暨第一届全国网络编码学术年会论文集(下册)[C];2008年

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7 张昕;彭宏;郑启伦;;基于微粒群算法的聚类分析[A];2006年全国开放式分布与并行计算学术会议论文集(一)[C];2006年

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9 黄志斌;刘锋;李丽娟;;改进的粒子群优化算法(HPSO)及其在结构优化设计中的应用[A];第十三届全国工程建设计算机应用学术会议论文集[C];2006年

10 刘锋;黄志斌;李丽娟;;基于粒子群算法的网格结构优化设计研究[A];第七届全国现代结构工程学术研讨会论文集[C];2007年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

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5 江铭炎;软计算方法及其在通信信息处理中的应用研究[D];山东大学;2005年

6 马铭;基于数据驱动的模糊系统建模方法研究[D];吉林大学;2006年

7 金欣磊;基于PSO的多目标优化算法研究及应用[D];浙江大学;2006年

8 李梅;边坡案例推理稳定性评价系统及治理措施优化研究[D];武汉理工大学;2006年

9 宋杰;仿生计算在生物信息学中的应用[D];安徽大学;2006年

10 张伯泉;人工智能及其在风—光互补发电场中的应用研究[D];广东工业大学;2007年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

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3 杨书显;基于PSO算法的氧乐果合成过程建模与控制研究[D];郑州大学;2010年

4 郭建霞;基于现金流的工程进度协调优化研究[D];大连理工大学;2010年

5 刘旭旺;全局优化理论几种算法的改进与研究[D];辽宁工程技术大学;2009年

6 李鹤鹏;基于搜索算法的煤矿生产系统可靠性优化研究[D];辽宁工程技术大学;2009年

7 燕居伟;工程建设项目控制目标优化研究[D];河北工程大学;2010年

8 姜晓伟;粒子群算法在查询优化中的应用[D];哈尔滨理工大学;2010年

9 王芳;粒子群模拟退火融合算法及其在物流配送问题中的应用[D];华东理工大学;2011年

10 江维;微粒群算法理论研究及其在PID参数优化中的应用[D];武汉工程大学;2010年

【二级参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 王仁超,褚春超,李U,

本文编号:789988


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