【摘 要】
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多模式资源受限项目调度问题是一种NP难的组合优化问题．提出了与基于关键链的启发式算法相结合的二层混合遗传算法对该问题进行求解．在由上层算法确定的调度顺序下，下层遗传算法
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多模式资源受限项目调度问题是一种NP难的组合优化问题．提出了与基于关键链的启发式算法相结合的二层混合遗传算法对该问题进行求解．在由上层算法确定的调度顺序下，下层遗传算法结合基于关键链的启发式算法，对系统资源重新优化配置，使算法加速向最优解区域收敛，并在下层设计了随迭代代数增加的可变变异概率，以避免早熟收敛．利用标准问题库对算法进行测试，分析问题参数与算法参数对算法结果的影响，发现实验结果的绩效随迭代数的增加而提高，算法耗时随任务数和迭代数的增加而增加．数值测试结果验证了算法的可行性和可靠性．
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