模糊资源受限项目调度模型与遗传局域搜索算法

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本文在模糊集理论基础上采用六点模糊数和区间数模型来表示工作执行时间的模糊性。这两种表示方法不但具有实际意义,而且有着比较方便的解决问题的途径。本文首先基于模糊集理论和RCPSPs的优化调度理论,针对FRCPSPs设计了一种以项目模糊工期最小为目标的遗传局部搜索算法。并引用问题实例与现有文献中的算法以及简单GA在不同资源可用水平下的性能进行了对比,结果表明本文算法明显优于对比算法。 再者,本文基于模糊集理论和RCPSPs的优化调度理论,设计了一种以项目工期、成本最小以及资源均衡使用为目标的多目标遗传局域搜索算法。在求解多目标问题模型中,算法利用线性加权效用函数将多目标组合优化问题转换为单目标组合优化问题,通过系统的方法生成目标权系数向量,对于每次生成的权系数向量,调用GLS算法求解以极小化效用函数为单一目标的子问题,由此生成的近似有效解集更加具有多样性。以便决策者在决策过程中有更多的选择。为了测试本文算法的有效性,作者实现了其他两种对比算法,并对3种算法的求解结果进行了对比。实验结果表明本文算法针对多目标模糊资源受限项目调度问题求解效果良好。
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