【摘 要】
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资源受限的项目进度问题是经典的NP-hard问题,在研究以往求解方法的基础上,应用一种新的群智能算法——粒子群算法,对粒子群优化算法的搜索能力进行改进,结合Gbest模型与Pbes
【机 构】
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湖南大学工商管理学院,湖南大学电气与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of Chinaunder Grant No.70671037);高等学校博士学科点专项科研基金项目(No.20050532005)。
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资源受限的项目进度问题是经典的NP-hard问题,在研究以往求解方法的基础上,应用一种新的群智能算法——粒子群算法,对粒子群优化算法的搜索能力进行改进,结合Gbest模型与Pbest模型的优点,提出使粒子在搜索的前期有较强的全局搜索能力,尽可能多地发现可能全局最优的种子,而在搜索的后期则具有较强的局部搜索能力,用提高算法的收敛速度和精度的复合最优模型粒子群算法对RCPSP问题进行了求解,最后用文献[8]中的算例进行了仿真实验,实验结果验证了此算法的可行性与优越性。
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