【摘 要】
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为了求解多技能资源受限项目调度问题(MSPSP),本文提出了一种改进遗传算法.首先根据问题的数学模型,确立了基于优先权的实数编码方式,并将目标函数转为适应度函数以供后续适
【机 构】
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东南大学自动化学院,复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项(2242020K40244)
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为了求解多技能资源受限项目调度问题(MSPSP),本文提出了一种改进遗传算法.首先根据问题的数学模型,确立了基于优先权的实数编码方式,并将目标函数转为适应度函数以供后续适应度的计算;接着将基于群体共享的小生境技术融入到遗传算法的选择过程中,并借助确定式采样选择和子种群的调整进一步提高算法的搜索能力;然后分别在交叉和变异操作中引入基因修复和多重验证机制,增强算法的寻优能力;最后给出了算法的总流程.算法在iMOPSE数据集上的求解效果表明本文的改进遗传算法是一种求解MSPSP问题的有效方法,对相关实际问题的研
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