自适应粒子群算法求解资源受限多项目调度问题

发布时间：2018-06-25 15:05

  本文选题：粒子群算法 + 惯性权重　； 参考：《管理工程学报》2017年04期

【摘要】：研究资源约束条件下的项目调度问题,并将研究对象扩展到多项目环境,在多项目优先级评价基础上以多项目加权工期最小化为目标,构建多项目进度计划模型。通过在资源限定条件下,对共享资源的多个并行项目进行合理调度安排,为项目管理者在资源限制条件下合理配置资源以满足各项目的工期要求并尽量缩短多项目加权总工期提供决策依据。针对标准粒子群容易早熟从而影响优化结果的问题,采用一种具有动态变惯性权重的自适应粒子群算法(DCWPSO)对模型进行求解。采用标准测试函数和具体算例进行检验,结果表明DCWPSO算法可以较好地解决RCMPSP问题。
[Abstract]:The project scheduling problem with resource constraints is studied, and the research object is extended to the multi-project environment. Based on the multi-project priority evaluation, the multi-project schedule planning model is constructed with the objective of minimizing the multi-project weighted duration. Through the reasonable scheduling of multiple parallel projects with shared resources under the limited condition of resources, It provides a decision basis for project managers to allocate resources reasonably under the condition of resource constraints to meet the requirements of each project and to shorten the weighted total duration of multiple projects as far as possible. In order to solve the problem that standard particle swarm optimization is precocious and affects the optimization results, a dynamic variable inertia weight adaptive particle swarm optimization algorithm (DCWPSO) is used to solve the model. The results show that DCWPSO algorithm can solve RCMP SP problem well.
【作者单位】： 山东科技大学经济管理学院;山东工商学院管理科学与工程学院;
【基金】：教育部人文社会科学研究规划基金资助项目(13YJA630100)
【分类号】：TP18

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本文编号：2066423