工程项目资源均衡优化的混合遗传算法研究  

Study on Hybrid Genetic Algorithms for Project Resource Leveling

作　　者：徐哲[1] 贾子君[1] 李科[1] 

机构地区：[1]北京航空航天大学经济管理学院,北京100191

出　　处：《数学的实践与认识》2011年第6期24-29,共6页Mathematics in Practice and Theory

基　　金：国家自然科学基金(70871004);航空科技创新基金(07E51009)

摘　　要："工期固定—资源均衡"优化是指在工期一定的条件下,合理调整网络计划的某些工序,以实现资源均衡利用的一种管理方法.本文基于工程项目资源均衡优化方法中常用的遗传算法和最小矩法,提出了一种混合遗传算法.该算法首先使用遗传算法得到一个较好的初始点,然后采用最小矩法进行局部优化,克服了遗传算法局部寻优能力不足的缺陷,增强了算法的优化效果.最后通过算例分析验证了该混合算法的可行性和有效性,因而是一种较好的优化算法.＂Time limited, resource leveling＂ is defined as reducing the peaks of usage of a resource, in the fixed completion time, by adjusting some work processes of the Network Program. This paper proposes a hybrid algorithm based on genetic algorithm and minimum moment method which are current resource leveling methods. First, the hybrid algorithms get a better initial point by genetic algorithms. Then we do local optimization through minimum moment method. The algorithms avoid the disadvantages in local searching and improve the optimization effect. At last, we use an example to show the feasibility and effectiveness of the better hybrid algorithms.

关 键 词：资源均衡优化 最小矩法 遗传算法 混合遗传算法 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]