【摘 要】
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资源优化是网络计划优化的重要组成部分,它包括资源均衡优化问题和资源有限条件下项目调度问题.由于近年来出现的智能算法不依赖于梯度信息和其它辅助知识,并适用于大规模复
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资源优化是网络计划优化的重要组成部分,它包括资源均衡优化问题和资源有限条件下项目调度问题.由于近年来出现的智能算法不依赖于梯度信息和其它辅助知识,并适用于大规模复杂问题的求解,因此以遗传算法为代表的智能算法已成为进行资源优化的主要方法.许多学者提出了求解资源优化问题的各种遗传算法.现有的资源优化的遗传算法通常采用固定控制参数,在资源优化过程中可能陷入局部最优而且出现优化搜索效率低的问题.本文针对这些不足,将遗传算子和种群规模自适应策略有机结合,提出采用改进自适应遗传算法进行多项目资源优化,通过基于适应度基础上的个体寿命和个体年龄来调节种群规模以及遗传算子,使它们都能随着遗传算法的进程自适应变化.这样做的结果是可以提高优化效率和有效防止算法“早熟”.为了实现多个项目同时进行下的资源优化目标,本文将所有项目中的工序混合在一起进行编码,特别地针对资源有限条件下的多项目调度问题,通过引入0-1矩阵来表示多个项目各工序之间前行后继关系,避免了绘制与合并多项目网络计划图这一环节.最后通过MATLAB软件对参考文献中实例进行求解、并与其它算法优化结果进行对比,证明本算法能够取得较好的资源优化效果.
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