改进的蚁群算法求解资源受限项目调度问题

来源 :中山大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:waterdrop505
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
随着经济的发展,项目管理变得越来越重要。项目调度作为项目管理的重要组成部分,具有网络结构特点,各个项目成员分布在网络的节点上,负责整个项目的一项或几项工作,拥有各自的资源或者共享某些公共资源,项目成员的共同目标是快速响应市场,以获得最大经济效益。因此,资源受限项目调度问题成为了研究的热点,研究如何在满足项目时序约束和资源约束的条件下,安排所有活动的开工期和完工期,以达到最优的目标,如工期最短,成本最小等。该问题已被证明是NP—hard问题。 本文的核心部分是用改进的蚁群算法求解RCPSP,在前人研究的基础上,提出了两点改进意见:一是基于任务序列关系的局部搜索机制,可以直接用于改善RCPSP的解。二是提出优先规则池,作为启发信息,综合运用优先规则的优势。 本文的主要内容如下:首先,对RCPSP的国内外研究现状以及主要研究算法进行了归纳总结。接着,简要介绍了ACO的产生,发展以及改进算法,给出了ACO求解典型RCPSP的流程图。然后,基于调度问题的性质和RCPSP本身的特点,提出了基于活动序列的局部搜索机制、基于优先规则池的启发信息两点改进方案。随后,设计了改进的ACO求解RCPSP的实验,验证了提出的改进方案是可行的,有效的,并对实验参数和结果进行了详细的分析。最后,对RCPSP的前景和进一步研究方向进行了展望。
其他文献
互联网快速发展带来了电子信息的爆炸性增长,也促进了与电子信息组织和管理相关的技术发展。平面型文本分类以及层次型文本分类都是有效管理海量信息的重要手段。相对于平面
基于协同过滤的传统推荐系统在解决信息过量问题时发挥着越来越重要的作用。在网格环境中,推荐系统通过提供高品质的个性化推荐,帮助网格用户选择更好的服务。另外,推荐系统
随着计算机技术和网络技术的飞速发展,网络安全问题越来越突出,不断提出新的挑战。传统的防御策略以及攻击手段与方法日趋复杂化和多样化。入侵检测逐渐成为信息安全领域的一个
随着国内石油工业的较快发展,计算机网络化的管理模式得到了普遍推广,作为勘探和开发油气田的重要环节,石油钻井信息化技术的发展从面向事务处理阶段逐渐转向面向分析决策阶段。
随着网络技术和互联网的迅速发展,网络应用的普及化程度越来越高,网络上传输的数据量激增。为了充分发挥网络资源的作用,科学合理管理网络的重要性日益凸显。利用网络监控实现网
随着软件工程的发展,基于组件的开发已经成为目前软件开发的主流模式。组件的可靠性和安全性直接影响整个系统的稳定性。组件的封装特性使得基于组件的测试具有较大的难度。
随着集群技术的发展,结点和链路的失效不可避免。因此,在有结点和链路失效下对通信终端间存在可靠通信路径的概率和所有正常结点的互通率进行研究就非常有必要了。由于网络中结
组合优化是运筹学的重要分支,主要通过对数学方法的研究寻找离散事件的最优编排、分组、次序或筛选等。大多数这类问题属于NP完全问题。当问题规模逐渐扩大时,其解空间呈组合爆
随着计算机网络的快速发展,网络协议测试技术成为人们日益关注的焦点,而如何才能设计出可靠的网络协议测试工具已经成为人们必须要面对的问题。为此,协议工程(Protocl Engine
互联网的快速发展使得 IP地址资源日渐枯竭。将IPv4地址空间升级为IPv6地址空间可以从根本上扩充地址空间,但还需要大量的升级换代工作;而另一途径是使用NAT(Network Address Tr