运用遗传算法实现项目调度中的现金流优化

发布时间：2017-09-30 10:04

  本文关键词：运用遗传算法实现项目调度中的现金流优化

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【摘要】：多模式的资源受限项目调度问题(MRCPSP)是生产实践中的一类常见的重要问题,它具有NP-完全性质,难以在多项式时间内准确求解。现金流是项目财务管理及风险评估的重要指标,实现现金流优化对项目管理具有重要的意义。考虑了现金流优化与项目调度相结合的带折现流的多模式资源受限项目调度模型(MRCPSPDCF),首先对该模型建模,然后给出运用遗传算法求解的具体方案,考虑了里程碑事件和相等时间间隔两种支付方式,在仿真实验中比较了这两种支付方式的实验结果,并证明了遗传算法的有效性。
【作者单位】： 中山大学软件学院;中山大学计算机科学系;
【关键词】： 遗传算法 现金流 净现值 资源受限项目调度 多模式
【基金】：国家自然科学基金项目(60573066) 广东省自然科学基金项目(5003346) 教育部留学回国人员科研启动基金项目(教外司留[2006]331号)。
【分类号】：TP18
【正文快照】： 0引言项目调度[1]是项目管理中一个非常重要的方面,合理的项目调度计划是缩短工期、降低成本的基础。项目调度问题(pro-ject scheduling problems,PSPs)可以分为不受资源约束和资源约束两大类[2]。不受资源约束型的项目调度问题假定对资源的使用不受限制,活动的执行只受优先

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本文编号：947550