面向对象技术实现活动网络图及关键路径算法

采用邻接矩阵表示项目活动网络图需要较多的存储空间,且基于结构化程序设计思想实现网络图和关键路径算法都非常繁琐。采用面向对象的类表示活动,基于动态数组表示活动网络图及活动之间的逻辑关系,并据此开发了基于面向对象技术实现关键路径算法的代码,进一步从理论上分析了采用面向对象技术的优势。研究表明,相对于传统的处理方式,基于面向对象技术的项目活动网络图表示及关键路径的算法较大降低了存储和计算的复杂性。     

应用遗传模拟退火算法实现资源受限项目调度

针对以最小化项目工期为目标的资源受限项目调度问题（RCPSP）,提出将模拟退火算法融合到遗传算法中,以改善遗传算法局部搜索性能,增强进化能力的遗传模拟退火算法——RCPSPGSA。在每次进化迭代过程中,下一代种群的个体需经过模拟退火算法改进,并通过在每次迭代结束前进行降温操作保证遗传算法和模拟退火算法具有相同的收敛方向和速度。算法在RCPSP标准测试问题库PSPLIB上进行数值仿真实验,并采用正交实验分析法解决参数选择问题。实验结果证明选择的参数组合具有突出的性能,RCPSPGSA是求解RCPSP的有效算法。     

基于聚类的多目标遗传算法在类职责分配中的应用

在面向对象软件设计与实现过程中,类职责分配是其中最重要且复杂的步骤之一,它在很大程度上影响软件质量。为了实现类职责自动分配的目标,从软件内聚与耦合度量的角度出发,建立了类职责分配问题多目标优化模型。在基于快速非支配排序多目标遗传算法基础上,引入凝聚的层次聚类技术,保证群体多样性,避免陷入未成熟收敛。在实验中,通过对类职责自动分配并与一个已有的设计优良的软件系统进行对比,验证了此算法的正确性。另外,通过与单目标遗传算法、SPEA2算法对比表明,本算法在解决类职责分配问题上运行效果最好。     

面向对象的遗传算法及其在神经网络辅助设计中的应用

在现有的遗传算法的基础上,采用面向对象技术设计了面向对象的遗传算法,建立了遗传算法的类层次。这种方法改变了在传统的遗传算法中各个函数之间只有参数的传递,而没有代码的继承性的状况从概念上提高了软件的可重用性。该方法在人工神经网络的辅助设计问题中的应用表明,这一算法由于采用面向对象的分析与设计方法,从而具有比传统的遗传算法更好的通用性,用户可以更方便地设计和实现自己的编码方案和遗传算子,大大提高了软件的可重用性。     

最短路径问题及其解法研究

最短路径问题是在给定的网络图中寻找出一务从起始点到目标点之间的最短路径。该文分别从动态规划、Dijkstra、A＊算法、遗传算法这四种算法设计方法入手,概述了各种设计方法的原理,提出了求解最短路径的算法思想,并对算法进行分析．提出了改进方法。     

协同震荡搜索混沌粒子群求解资源受限项目调度问题

针对求解资源受限项目调度问题(RCPSP),提出了协同震荡搜索混沌粒子群(CSCPSO)算法。算法围绕种群粒子吸引子建立双向协同震荡搜索机制,该机制一方面使粒子向吸引子收敛,另一方面使粒子震荡调整自身与吸引子相邻维度大小关系不一致的维度,提升算法的搜索精度和种群的多样性。项目调度采用基于粒子的拓扑排序和串行项目进度生成机制,保证项目调度解决方案满足资源约束和紧前约束。采用具体算例对算法进行检验,结果表明该算法在求解RCPSP的精度和稳定性方面表现更优。     

蚁群算法在资源受限项目调度问题中的应用

资源受限的项目调度问题(RCPSP,Resource-ConstrainedProjectSchedulingProblems)已经被证明是一种NP-hard的组合优化问题,随着问题规模的增大,使用经典的数学方法如数学规划等方法,已经很难解决问题。论文提出了一种用于求解资源受限的项目调度问题的蚁群算法。针对资源受限的项目调度问题的具体特点,提出了蚂蚁巡游网络图的动态生成方式,信息素的表示及更新方式,以及启发信息的计算方法。针对PSPLIB中的测试集对算法中的主要参数进行了优化,最后,使用PSPLIB中的四种测试集对算法进行了测试,计算结果表明了算法的有效性。     

RCPSP中现金流优化问题的HGA方法

针对网络进度计划中财务方面对项目管理的影响 ,研究资源受限项目调度问题 (RCPSP)中网络现金流的优化问题。提出以网络净现值最大作为网络现金流优化的目标 ,建立了带有贴现率的非线性整数规划模型 ,采用遗传算法与模拟退火算法相结合的混合式遗传算法进行求解。仿真实例表明了方法的合理性和有效性。     

RCPSP中现金流优化问题的HGA方法

针对网络进度计划中财务方面对项目管理的影响,研究资源受限项目调度问题（RCPSP）中网络现金流的优化问题。提出以网络净现值最大作为网络现金流优化的目标,建立了带有贴现率的非线性整规划模型,采用遗传算法与模拟退火算法相结合的混合式遗传算法进行求解。仿真实例表明了该的合理性和有效性。     

面向Java语言的进化测试中分支依赖图的构建

在面向对象程序的进化测试中,面向对象程序本身的状态特性使得一个分支的到达需要一定长度方法调用序列的执行,而封装特性则使得在一个对象外部无法直接调用其private方法或者protected方法。针对这两个问题,采用基于蚁群算法和遗传算法的动态搜索与静态分析相结合的方式提供了一种有效的思路。本文针对这种思路中的静态分析过程提出分支依赖图的概念,并设计、实现了针对Java语言的方法内分支依赖图以及类的分支依赖图的构建算法。