【摘 要】
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资源受限的施工进度问题求解困难。针对大型项目网络计划的不确定性,引入改进的蚁群优化算法(Ant Colony Optimization,ACO)研究了资源受限条件下施工进度优化问题,克服了传
【机 构】
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中南林业科技大学土木工程与力学学院
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资源受限的施工进度问题求解困难。针对大型项目网络计划的不确定性,引入改进的蚁群优化算法(Ant Colony Optimization,ACO)研究了资源受限条件下施工进度优化问题,克服了传统启发式资源均衡优化算法在大型网络计划中不能保证最优解的缺点,得到一个资源受限的网络计划。最后,以实例验证了该仿真与优化模型的合理性和方法的实用性,对大型项目的工期资源优化具有实际的应用价值。
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