检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:曾强[1,2] 杨育[1] 王小磊[1] 赵川[1]
机构地区:[1]重庆大学机械传动国家重点实验室,重庆400030 [2]河南理工大学,河南焦作454000
出 处:《计算机工程与应用》2010年第24期217-221,248,共6页Computer Engineering and Applications
基 金:国家自然科学基金(No.70601037);国家教育部"新世纪优秀人才支持计划"(No.NCET-07-0908)~~
摘 要:提出了一种大型工程项目任务多目标优化调度方法。构建了一种以项目工期最小化、费用最小化及质量最大化为目标函数的多目标优化模型;针对模型的多变量、多约束、大组合量特点,提出了一种基于自适应变异和模拟退火思想的改进蚁群算法。将模型和算法在某大型工程项目任务调度中加以应用,验证了所提出的优化调度方法的正确性和有效性。A multi-objective optimization method for tasks scheduling of large-scale engineering project is proposed.In the method,a multi-objective programming model is established with the objective to minimize the completion time and total expenses and to maximize the total quality of the project.Considering the model's characteristic of multi-vary,multi-restriction and large solution space,a hybrid algorithm named improved ant colony algorithm based on adaptive mutation probability and simulated annealing thought is proposed.The application in a large-scale engineering project tasks assignment example validates the correctness and effectiveness of the method.
关 键 词:任务调度 多目标决策 蚁群算法 自适应变异 模拟退火算法
分 类 号:C93-03[经济管理—管理学] TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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