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
机构地区:[1]大连理工大学机械工程学院,辽宁大连116023
出 处:《计算机工程》2011年第14期134-136,共3页Computer Engineering
基 金:国家自然科学基金资助项目(60674078;50975039)
摘 要:针对大规模资源受限项目调度问题计算复杂的特点,提出一种合作式协同进化分布估计算法(CCEDA)。将合作式协同进化框架与分布估计算法相结合,将复杂问题分解为子问题,利用改进的分布估计算法对每个子问题进行协同优化求解。为提高分布估计算法的局部搜索能力,给出一种对解进行局部搜索的方法。将CCEDA用于求解标准问题库PSPLIB,并与GAPS、GA-DBH、GA-hybrid与GA-FBI算法进行比较,结果证明CCEDA拥有更好的求解性能。This paper presents Cooperative Coevolutionary Estimation of Distribution Algorithm(CCEDA) to solve Resource-constrained Project Scheduling Problem(RCPSP).It integrates the cooperative co-evolutionary framework and Estimation of Distribution Algorithm(EDA),decomposes RCPSP into several sub-problems,and then applies improved EDA to cooperatively solve these sub-problems.In order to enhance the local search ability of EDA,it gives a local search method for solutions.CCEDA is compared with GAPS,GA-DBH,GA-hybrid and GA-FBI,and experimental results on PSPLIB prove that CCEDA has better performance.
关 键 词:资源受限项目调度问题 项目调度 分解策略 协同进化 分布估计算法 合作式协同进化分布估计算法
分 类 号:TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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