基于模拟退火遗传算法的多项目调度问题研究

针对多资源约束条件下的多项目调度问题,提出了一种模拟退火遗传算法的求解方法.该方法首先分别对普通的遗传算法和模拟退火算法进行改进,然后在遗传算法中插入模拟退火操作,通过模拟退火操作来克服遗传算法容易陷入局部最优解的缺陷,同时该方法也继承了遗传算法收敛速度快的特点.最后的实例计算结果表明该算法能克服模拟退火算法和遗传算法的缺点,获得比其它算法更优的解,与其它启发式算法及智能算法相比具有更高的求解效率.     

基于BS-GA的资源约束多项目调度问题研究

针对资源约束的多项目调度问题(RCMPSP),考虑到项目、项目任务和资源各自之间的差异性,引入项目权重系数、活动质量因子和资源能力系数3个概念,提出了一个工期与质量的均衡优化模型.该模型根据资源的配置计划,确定了项目任务的资源平均能力系数,然后用项目权重系数和活动质量因子计算出多项目的单位工期时间内资源平均能力系数,利...     

基于改进遗传算法的资源限制建设工程多项目调度

随着建设工程企业规模的不断扩大,工程建设多项目管理成为企业发展的重要难题之一,对组织实现可持续发展有着重要的支撑作用。本文在资源限制单项目调度问题的基础上提出建设工程多项目调度问题,构建RCMPSP决策框架和数学模型,并在传统遗传算法的基础上对算法杂交和变异概率进行优化,设计针对该问题的改进遗传算法,通过案例对该算法的有效性进行验证,为建设工程企业进行RCMPSP问题决策提供依据。     

资源约束项目调度研究综述

资源约束项目调度问题(RCPSP)研究资源的合理利用和项目活动的合理调度,实现既定目标的最优化,具有很强的工程背景,近年来得到了学术界和工业界的广泛关注.为此,介绍了RCPSP的数学模型以及多种问题的扩充,总结了相关理论,重点综述了RCPSP的算法,并归纳了若干应用进展.最后指出了有待进一步研究的方向和内容.     

考虑资源闲置成本的多项目调度问题研究

针对资源受限多项目整体进度优化问题,考虑资源分配过程中的资源闲置成本,提出了一种集成工期延迟和资源闲置成本的多目标调度协同优化模型。通过该模型提高了资源的利用效率,理论上实现了多项目在目标成本最小情况下的整体进度方案。综合利用模拟退火算法和遗传算法的优点,设计退火遗传算法对该模型进行求解,通过算例验证了算法和模型的有效性。     

蚁群系统算法求解多模式资源约束项目调度问题

针对以工期最短为优化目标的多模式资源约束项目调度问题进行研究,在建立数学模型的基础上,通过设计合适的编码方式和调度生成策略,生成问题的构建图,定义新的信息素表示和启发式信息,提出一种改进的蚁群系统算法优化求解该问题。将模型和算法在工程项目调度实例中加以应用,验证了所提出的优化调度方法的正确性和有效性。     

多资源约束的车辆调度问题的改进遗传算法

随着世界经济的发展,物流产业中需要满足的需求越来越多,车辆管理调度是物流系统中一个重要环节。如何在多资源约束的情况下实现车辆的合理的调度是促进现代物流业繁荣和发展的关键问题,因此,通过研究物流配送中的车辆调度需求,针对传统的遗传算法阻碍了车辆调度的发展和改进,减缓物流业快速发展的缺点,提出一种改进的、有效的,对一般车辆调度问题具有一定适用性的遗传算法。通过实例论证表明该算法具有可行性和高效性。     

一种求解多目标资源受限项目调度的遗传算法

采用基于非支配性排序的多目标遗传算法—NSGA－Ⅱ,设计了一种求解多模式、多种类资源约束的多目标资源受限项目调度问题的遗传算法,该算法所设计的编码包含两部分,一部分为一个任务链表,另一部分为任务链表中各任务所对应的执行模式组成的模式向量。将所设计的算法用于求解文献中的以项目总工期和资源均衡为目标的农业项目调度问题,结果表明此算法对于求解多目标资源受限项目调度问题是有效的。     

项目优化调度的病毒协同进化遗传算法

针对次序约束和资源约束的多模式项目调度问题提出了一种病毒协同进化遗传算法,并提出了解的编码、选择、交叉、变异和病毒感染操作等.算法用于求解项目活动的一个最优调度顺序和资源模式以使项目的成本最低,其操作特点是既可以通过遗传操作在父子代群体之间纵向传播进化基因进行全局搜索,又可以通过病毒感染操作在同一代群体内横向传播进化基因进行局部搜索.利用模板理论对算法的性能进行了分析.理论分析和实验结果表明,算法的搜索性能优于一般的遗传算法.算法对于不同优化目标的多模式项目调度问题可以同时求得一个满足次序约束的项目活动的最优调度顺序和满足资源约束的最优资源模式.     

基于遗传算法的网格计算资源调度策略

如何将网格这个复杂环境中的计算资源进行有效调度,是一个NP问题。遗传算法被证明是解决这类问题的有效算法,同时遗传算法有“早熟”和慢速收敛等缺点。为了克服其缺点,提出一种新的并行遗传算法,采取避免近亲繁殖的交叉策略和保护优秀个体的方法,提高算法搜索能力和收敛速度。仿真结果表明该算法能有效地解决网格计算资源分配问题。     

多项目资源均衡问题及其遗传算法*

针对单项目资源均衡优化在企业实际应用中的不足,提出了多项目资源均衡优化的概念,建立了多项目资源均衡问题模型。在此基础上给出一种遗传算法的求解方法,在算法中有效地利用了网络计划图的拓扑排序,减少了遗传操作过程中非法个体的修复计算量,加快了算法的收敛速度。实例计算表明,多项目资源均衡优化可以有效地实现整个企业资源的均衡配置,遗传算法在求解该问题时具有可行性和高效性。     

基于遗传算法的车间作业调度问题求解

文章提出了一个求解车间作业调度问题的完备的、强壮的遗传算法。在分析车间作业调度问题的数学模型的基础上,给出了:(1)采用分段结构的染色体编码思想;(2)生成可行调度的算法;(3)计算调度目标函数的算法;(4)三种遗传算子及其辅助算子———修正算子的设计。最后,通过仿真验证了算法的有效性和稳定性。     

《线性代数》课程与Mathematica软件相结合教学的研究

《线性代数》是高等财经本科院校所开设的一门重要基础必修课，学生学习该课程时，在计算方面存在着困难，教学过程中结合使用Mathematica软件不但可以解决计算量大而复杂的问题．而且可以利用软件得到的结果来检验手工算法的准确性，从而达到提高教学质量的目的；另外，可以让学生初步掌握Mathematica软件的使用。     

Job-shop调度问题的一种遗传算法表示方法

提出了一种新的染色体表示方法以及相应的遗传操作算子,它们与少许的调整工作相结合,既使得在每次操作算子作用之后产生的新的个体是合法的,也使染色体与时间表产生一一对应的关系,完满地解决了Job-shop问题中关键的表示和操作问题。     

改进遗传算法在排课问题中的应用研究

深入分析了排课问题的内在实质,抽象出求解排课问题的数学模型。在此基础上详细地阐述了如何将遗传算法运用到排课问题中,同时针对传统的遗传算法进行适当的改进。对比试验证明改进的算法能够提高智能排课的效率。     

基于遗传算法的混合Flowshop调度

混合Flowshop调度问题,是一个NP完全问题,很难用一般的方法解决,文章提出了遗传算法求解混合Flow-shop调度问题的方法,给出了一种染色体表示方法,设计了相应的交叉和变异操作算子,这两种算子很容易保证个体的合法性,同时又具有遗传算法本身所要求的随机性。最后给出了一个较大规模的计算实例,仿真结果表明此算法是有效的。     

动态报表的打印对象的控制设计

每个信息系统的功能大多不相同,但一般都要把表或视图的联接集作为数据集进行报表打印。由于数据库不同,表结构不同,因此每个报表数据集的字段类型、宽度都不可能完全相同,这导致报表的多样性与复杂性,给报表设计带来诸多不便,通过控制报表的打印对象实现动态报表是一个有效解决该问题的方法。在水晶报表中先创建若干个打印对象,程序运行时对SQL语句获取的动态打印数据集的元素进行枚举,使每个元素与水晶报表上已存在的打印对象进行逐一匹配绑定,进而对绑定的打印对象进行控制,从而实现动态报表的目的。     

带广义紧前约束的资源受限项目计划问题求解

介绍带广义紧前约束资源受限项目计划问题的约束条件和数学模型,对该问题的网络拓扑和时间约束条件进行了分析,对该问题求解的相关定义、定理、预处理过程进行了介绍,提出该问题的蚁群禁忌优化算法.     

基于智能强化学习的遗传算法研究

采用结合智能强化学习和遗传算法来求解车间作业调度问题。