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研究多模式资源约束条件下的鲁棒性和成本双目标权衡问题,探讨如何在最低成本代价下最大程度地提升项目鲁棒性.首先界定研究问题,然后构建鲁棒值最大化、成本最小化的双目标调度优化模型,并将其转化为带有预算约束的单目标鲁棒值最大化子模型,针对模型设计迭代式遗传算法进行求解.随后,应用随机生成的标准算例集合进行大规模测试,对比结果表明本文设计的迭代式遗传算法可以有效求解得到鲁棒值大、成本低的满意进度方案,供项目管理者权衡选择.研究可为管理者制定具有稳定性的进度计划以及对鲁棒性和成本进行权衡提供决策支持.