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基于细菌觅食优化算法的多目标资源受限项目调度问题研究

岑雪婷  
【摘要】:随着社会经济的发展,项目管理已经成为企业管理创新的主要方式。项目调度问题是项目管理的核心问题之一。20世纪50年代发展起来的网络计划技术在项目调度领域有广泛的应用,主要以计划评审技术和关键路径法为主,但这两种方法都没有考虑资源约束,与实际情况不符,因此,资源受限项目调度问题逐渐成为一个研究热点,许多学者对此进行了研究,并提出了各种求解该问题的算法。经典的资源受限项目调度问题主要针对单目标进行优化,而在实际的项目中,项目调度问题往往需要综合考虑多个目标,目前关于多目标资源受限项目调度问题的研究还比较少。本文对于多目标项目调度问题进行研究,主要考虑项目总工期和资源均衡两个项目目标,运用一种新兴的智能优化算法-细菌觅食优化算法求解该问题。 针对细菌觅食优化算法全局搜索能力较差的缺点,本文对于该算法进行改进,将细菌觅食优化算法与粒子群算法相结合,在算法的趋化操作进行之前,通过粒子群算法引入群体感应机制,先通过粒子群算法中的更新方式更新细菌的位置,直到细菌的适应值得到改善,实现算法的全局搜索,在此基础上再对细菌执行趋化、聚集、复制和驱散操作。仿真结果表明,改进后的算法具有较好的搜索性能。 针对多目标优化问题中的进化策略进行分析,在非劣解的构造中采用了构造效率较高的庄家法则进行构造,同时采用了群体档案来保存每次迭代中产生的非劣解。为了保持种群的多样性和算法的收敛速度,本文提出了基于理想差值和拥挤度的细菌适应值函数的表达方法。采用标准测试库PSPLIB中的问题对算法进行测试,验证了算法求解多目标资源受限项目调度问题的有效性。最后,将改进的细菌觅食优化算法用于H公司汽车产品整车开发的项目调度问题的求解,结果表明细菌觅食优化算法在实际应用中具有一定的价值。


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