基于云遗传算法的关键链项目调度方法研究

发布时间：2017-09-23 23:43

  本文关键词：基于云遗传算法的关键链项目调度方法研究

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【摘要】：关键链项目管理方法是将约束理论成功应用于项目管理领域的一种全新的项目计划调度方法。与传统的项目管理方法不同的是,它综合考虑了时间、资源以及人的行为等因素,能够很好的解决在项目管理中的不确定性问题。关键链项目调度问题本身属于NP-hard问题,设计合适的算法是很多研究者的努力方向。针对此问题,本文尝试云遗传算法进行求解关键链项目调度问题。首先本文对遗传算法的研究现状进行总结,阐述了云遗传算法的基本原理和方法。接着,围绕着关键链项目调度理论,归纳了关键链项目管理方法的基本原理与方法以及在关键链项目管理过程中基准计划的产生过程。并在此基础上,以项目时间最短为优化目标,建立单模式关键链项目优化调度问题模型。在对关键链调度模型和遗传算法进行了深入研究的基础上,本文借鉴云遗传算法思想,通过基于云模型遗传算法去求解单执行模式关键链项目调度问题,详细说明云遗传算法在求解关键链项目调度问题中的编码方式、解码方案、适值函数、遗传算子的设计、初始种群的产生。选取调度问题库PSPLIB中项目实例,通过MATLAB进行仿真实验验证云遗传算法有效性和性能。在单模式关键链项目调度问题的基础上,提出云遗传算法求解多模式关键链项目调度问题模型。考虑多模式调度模型需要考虑不可更新资源约束和活动的多执行模式,设计双层遗传算法求解方法,首先通过遗传算法确定活动的活动模式,把多模式关键链调度问题转化为单模式关键链调度问题,然后采用云遗传算法求解。选取调度问题库PSPLIB中项目实例,通过MATLAB进行仿真实验验证云遗传算法有效性和性能。本文的创新之处在于设计云遗传算法分别求解单模式关键链项目调度问题模型与多模式关键链项目调度问题模型。同时,算法中的项目实例选取PSPLIB问题库中的项目实例进行仿真实验,验证算法的有效性。多种智能算法基于PSPLIB中同一项目算例进行比较,验证了算法的性能,规范了研究的做法,增加了结论的说服力。
【关键词】：关键链 资源约束 项目调度 云遗传算法
【学位授予单位】：东华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP18
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-13
• 第1章 绪论13-22
• 1.1 选题背景及现实意义13-14
• 1.2 国内外研究综述14-15
• 1.3 研究思路和主要内容15-19
• 1.3.1 论文思路15-16
• 1.3.2 论文内容16-18
• 1.3.3 论文结构18-19
• 1.4 论文方法19-20
• 1.5 论文的创新点20-21
• 1.6 本章小结21-22
• 第2章 文献综述22-35
• 2.1 遗传算法的基本理论22-26
• 2.1.1 遗传算法的基本思想22
• 2.1.2 遗传算法的基本算法22-23
• 2.1.3 缓冲区的计算23-24
• 2.1.4 缓冲区的管理24
• 2.1.5 基准计划的产生24-25
• 2.1.6 基于智能优化算法生成基准计划25
• 2.1.7 计划生成方案25-26
• 2.2 遗传算法的基本理论26-30
• 2.2.1 遗传算法的基本思想26
• 2.2.2 遗传算法的基本算法26-30
• 2.3 云模型遗传算法30-34
• 2.3.1 云模型理论30-33
• 2.3.2 云模型在遗传算法中的应用33-34
• 2.4 本章小结34-35
• 第3章 云遗传算法求解单模式关键链项目调度问题35-50
• 3.1 关键链方法的简化方案35-36
• 3.2 单模式关键链调度方案分析36-38
• 3.2.1 基于单模式的资源受限项目优化调度描述36
• 3.2.2 单模式关键链项目优化调度问题模型36-37
• 3.2.3 基准计划的优化调度模型37-38
• 3.3 云遗传算法设计38-41
• 3.3.1 算法设计38-39
• 3.3.2 编码方式与解码方案39-40
• 3.3.3 适值函数40
• 3.3.4 云遗传操作40-41
• 3.4 仿真实验41-49
• 3.4.1 算例描述41-42
• 3.4.2 遗传算法仿真42-45
• 3.4.3 云遗传算法仿真45-48
• 3.4.4 仿真结果分析48-49
• 3.5 本章小结49-50
• 第4章 云遗传算法求解多模式关键链项目调度问题50-62
• 4.1 多模式关键链调度理论研究50-53
• 4.1.1 基于多模式的关键链方法描述50
• 4.1.2 多模式关键链项目优化调度问题模型50-53
• 4.2 云遗传算法求解多模式关键链项目调度问题53-58
• 4.2.1 问题描述53-54
• 4.2.2 模式选择54-56
• 4.2.3 初始化56
• 4.2.4 云遗传操作56-58
• 4.3 仿真实验58-61
• 4.3.1 算例描述58
• 4.3.2 多模式云遗传算法仿真58-61
• 4.3.3 仿真结果分析61
• 4.4 本章小结61-62
• 结论与展望62-64
• 参考文献64-68
• 附录68-87
• 攻读学位期间发表的学术论文87-88
• 致谢88

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：908167