粒子群优化算法求解多模式项目再调度问题

被引:16
作者
程序
吴澄
机构
[1] 清华大学自动化系
关键词
项目管理; 粒子群优化算法; 多模式; 项目调度; 再调度; 启发式算法;
D O I
10.13196/j.cims.2009.01.99.chengx.027
中图分类号
TP18 [人工智能理论]; F284 [基本建设组织与管理];
学科分类号
081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 1201 ;
摘要
针对有资源约束的项目调度问题中,项目执行环境发生变更时的项目再调度问题,分析了项目执行环境变更的情况和项目再调度变更费用的构成,建立了以再调度变更费用为优化目标的多模式项目再调度模型并应用基于粒子群优化算法进行求解。在该算法中,粒子分为优先级粒子和模式粒子,实现对活动优先顺序和模式的优化。部分初始优先级粒子位置矢量通过启发式规则产生,以提高解的质量。通过仿真计算分析了关键参数的选择,并与其他启发式算法进行了比较。仿真结果表明,该算法能有效地求解多模式项目的再调度问题,在实际工程中有一定应用价值。
引用
收藏
页码:97 / 101
页数:5
相关论文
共 4 条
[1]   资源约束下多项目再调度算法 [J].
李丹 ;
张宏国 .
信息技术, 2007, (04) :16-18+21
[2]   多执行模式资源受限工程调度问题的优化算法 [J].
刘士新 ;
王梦光 ;
聂义勇 .
系统工程学报, 2001, (01) :55-60
[3]   Probe backtrack search for minimal perturbation in dynamic scheduling [J].
Sakkout Hani El ;
Wallace Mark .
Constraints, 2000, 5 (04) :359-388
[4]  
Resource-constrained project scheduling: A survey of recent developments[J] . Willy Herroelen,Bert De Reyck,Erik Demeulemeester.Computers and Operations Research . 1998 (4)