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《哈尔滨工程大学》 2009年
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基于遗传算法的工程项目工期与成本的优化

田振杰  
【摘要】:工期与成本优化是施工项目计划的一个重要方面,属于多目标优化。多目标优化问题一直是科学和工程研究领域的一个难点和热点问题,在遗传算法应用到这一领域以前,已经产生许多经典的方法,但这些方法在处理多维等复杂问题时存在许多不足。通常传统的规划方法往往由于对优化函数的数学特性的依赖和方法本身在搜索空间上的限制,不能很好地解决复杂的多目标优化问题。而遗传算法具有处理这类问题能力,因此应用遗传算法求解多目标优化问题将成为工程领域的发展趋势。本文基于遗传算法对工程工期与成本优化问题进行了研究。 论文对遗传算法及多目标优化的基本理论和框架进行了分析,阐述了多目标优化问题的Pareto最优解、传统多目标优化的方法及局限性研究了遗传算法的基本原理和流程,将制造系统的多工序选择模型PPP应用于网络计划优化中,并利用关键路线法,最后找到一系列的Pareto解。 论文给出了利用遗传算法对优化问题求解的设计思路,在分析基本的多目标遗传算法优化方法的基础上,提出了一种基于改进精英保存策略上的权系数改进遗传算法,该算法将改进(μ+λ)进化策略与基于权系数的遗传算法相结合,通过对种群规模的不断检测和部分群体重新初始来保证群体多样性和搜索方向的多样性,从而保证了Pareto解得搜索效果。 通过仿真,验证了改进的遗传算法和PPP模型在网络计划成本和工期优化中的有效性和可行性,并针对改进算法存在运行速度变慢问题,又将小生境技术与改进算法进行结合,给出一种混合算法,仿真表明该混合算法在搜索效果和效率上有一定的优势。
【学位授予单位】:哈尔滨工程大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:F285;TP18

【参考文献】
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【二级参考文献】
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