【摘 要】
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在确定网络中,运用关键路法,可以很容易找出关键路,但是在不确定环境(该文讨论随机环境和模糊环境)中,关键路问题就变得非常复杂.路的长度将不再是一个确定的值,因此要得出最
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在确定网络中,运用关键路法,可以很容易找出关键路,但是在不确定环境(该文讨论随机环境和模糊环境)中,关键路问题就变得非常复杂.路的长度将不再是一个确定的值,因此要得出最长的路也需要进行重新定义.一个自然的想法是用路长的期望值进行比较大小,由此得出期望关键路,另一个办法是从所有路中找出路长大于一个给定期限的概率(可能性)最大的那条路,还有一种情况是以某个置信水平下路长最大的路做为关键路.然后,该文再运用不确定规划理论,对关键路问题建立数学模型,并设计出一个行之有效的混合智能算法求解各种情况下的关键路模型. 该文的创新点包括:·在随机环境中,给出了关键路的一个新定义:α-关键路,并建立了期望 关键路模型、最大概率关键路模型和α-关键路模型.·在模糊环境中,给出了关键路的两个新定义:最可能关键路和α-关键路, 并建立了模糊环境中的期望关键路模型,最可能关键路模型和α-关键路 模型.·设计了混合智能算法,用于求解不确定环境中的关键路模型.
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