【摘 要】
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工程项目问题是权衡工期、花费之间的关系,以达到工期短、费用低的目的.首先考虑带有不确定活动时间的工程项目进度-花费问题,根据不同的管理目标,分别建立了期望花费最小模型和期望工期最短模型.随后,给出解决此类问题的混合智能算法.最后,通过具体实例说明了模型及算法的有效性.现实生活中，人们总是希望尽可能的缩短工程项目活动时间，并且降低花费.但是，由于项目活动时间为不确定变量，直接最小化项目花费和最短化项
【机 构】
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聊城大学数学科学学院,山东聊城252059
【出 处】
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第九届中国不确定系统年会、第五届中国智能计算大会、第十三届中国青年信息与管理学者大会
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工程项目问题是权衡工期、花费之间的关系,以达到工期短、费用低的目的.首先考虑带有不确定活动时间的工程项目进度-花费问题,根据不同的管理目标,分别建立了期望花费最小模型和期望工期最短模型.随后,给出解决此类问题的混合智能算法.最后,通过具体实例说明了模型及算法的有效性.
现实生活中，人们总是希望尽可能的缩短工程项目活动时间，并且降低花费.但是，由于项目活动时间为不确定变量，直接最小化项目花费和最短化项目工期是行不通的.为了解决这样的问题，决策者用期望花费和期望工期代替花费和工期.以下根据不同的管理需求给出两个项目优化模型:期望花费最小模型(ECM);期望工期最短模型(ETM).本文研究了活动时间为不确定变量的工程项目进度-花费问题，根据不同的管理目标，分别建立了期望花费最小模型和期望工期最短模型.随后，结合遗传算法给出解决此类问题的混合智能算法.最后以期望花费最小模型为例说明了算法的有效性.
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