运用遗传算法优化项目级现金流问题的研究  

Study on project-level cash flow optimization using genetic algorithm approach

作　　者：黄少荣[1,2] 陈伟能[1] 张军[1] 

机构地区：[1]中山大学信息科学与技术学院,广东广州510275 [2]广东司法警官职业学院信息管理系,广东广州510520

出　　处：《计算机工程与设计》2009年第5期1168-1172,共5页Computer Engineering and Design

基　　金：国家自然科学基金项目(60573066);广东省自然科学基金项目(5003346);教育部留学回国人员科研启动基金项目(教外司留[2006]331号)。

摘　　要：针对项目级现金流的优化问题,结合传统的资源受限项目调度模型,得到一种带现金流折现的非线性规划项目调度模型,并设计启发式遗传算法对其进行优化求解。通过引入现金流分析,项目调度模型能反映企业的财务指标,更切合实际。通过设计相应的编码方式、遗传算子和调度生成策略,提出了一种改进的遗传算法并用于求解此优化问题,数值实验结果证明了该算法的正确性和高效性。To improve the project-level cash flow management, based on some resource-constrained project scheduling problem （RCPSP） models, a nonlinear programming project scheduling model with discounted cash flow is introduced. Cash flow analysis which reflects the financial criteria of the company makes the model more practical. By designing appropriate coding scheme, genetic operators and schedule generator, the proposed genetic algorithm （GA） is effective to solve this problem. Numerical experimental results demonstrate the effectiveness of the algorithm.

关 键 词：多模式资源约束项目调度问题 现金流 净现值 遗传算法 调度生成器 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]