一种求解多模式资源受限项目调度问题的新方法

改进的蚁群算法求解资源受限项目调度问题的开题报告一、选题背景在实际的生产或工程项目中，常常需要将有限的资源合理地分配和调度，来满足项目的目标和约束条件，这就是资源受限项目调度问题。

资源受限项目调度问题是一类NP难问题，难以通过传统的方法求解，因此需要寻求更为高效的解决方案。

蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）是基于蚁群行为的一种智能优化算法，已被广泛应用于解决诸如旅行商问题、车辆路径问题等组合优化问题。

然而，在资源受限项目调度问题的研究中，蚁群算法的应用还处于初期阶段，存在着效率低、精度差等问题。

因此，本论文主要研究如何改进蚁群算法来求解资源受限项目调度问题，旨在提高算法的精度和效率，为实际生产和工程项目的调度提供有益借鉴。

二、研究内容本论文将围绕以下几个方面展开研究：1.资源受限项目调度问题的建模与求解：对资源受限项目调度问题进行建模，并采用传统的蚁群算法进行求解，评估算法的性能。

2.蚁群算法的改进：对蚁群算法进行改进，以适应资源受限项目调度问题的特点。

改进包括但不限于选择策略、信息素更新策略、启发式信息构建方法等。

3.算法实验仿真：在标准测试数据集上，对改进后的蚁群算法进行实验仿真测试，并将其与其他经典算法进行比较。

4.应用实例分析：以一个实际的生产或工程项目为例，应用所提出的算法进行求解，并进行性能分析和结果比较。

三、研究意义和创新点1.研究意义：本研究将有利于推进资源受限项目调度问题的研究，同时为了解实际生产和工程项目的日常调度提供有益参考。

2.创新点：本研究提出了一种改进的蚁群算法，具有以下创新点：（1）在选择策略、信息素更新策略和启发式信息构建方法等方面进行了改进，以适应资源受限项目调度问题的特点。

（2）通过实验仿真测试，证明了所提出的算法的优越性。

（3）将算法应用到实际生产和工程项目中取得了良好的实践效果。

四、研究方法和技术路线本研究将采用以下方法和技术路线：1.研究方法：理论推导、实验仿真、案例分析和性能评估等。

多执行模式资源受限工程调度问题的优化算法刘士新;王梦光;聂义勇【期刊名称】《系统工程学报》【年(卷),期】2001(016)001【摘要】In recent years, the intelligent optimization algorithms such assimul ated annealing (SA) and genetic algorithms (GA) have been showing powerful abili ties for solving combinatorial optimization problems, many papers reported their applications in such type problems, and some papers reported some hybrid algori thms. However, the effectiveness of the algorithm is very different between diff erent problem characteristics. Their successful design must combine with the pro blem characteristics. In this paper, we design a SA/GA hybrid algorithm for solv ing multi-mode resource-constrained project scheduling problem based on the pr ob lem characteristics. Thorough computational study for a standard set of project instances which has been widely used, we obtained some satisfactory results.%近几年来，模拟退火（SA）和遗传算法（GA）等智能优化方法在求解组合最优化问题方面显示出了较强的能力，许多文献报告了它们在这类问题上的应用，有些文献则报告了一些它们的混合算法.然而，这些算法对问题的求解效果因问题的结构不同而有很大差异，它们的成功设计必需充分结合问题本身的特点.本文针对多执行模式资源受限工程调度问题的特点，设计了一种SA/GA混合算法，利用被普遍应用的标准问题对该算法进行了测试，取得了令人满意的结果.【总页数】6页(P55-60)【作者】刘士新;王梦光;聂义勇【作者单位】东北大学信息科学与工程学院系统工程研究所,;东北大学信息科学与工程学院系统工程研究所,;中国科学院【正文语种】中文【中图分类】C934【相关文献】1.多模式资源受限项目调度问题的双目标优化 [J], 顾坤;徐哲2.带有活动重叠的多模式资源受限项目调度问题 [J], 初梓豪;徐哲;于静3.针对资源受限工程调度问题的一种局部优化算法 [J], 于学斗4.多模式资源受限项目调度问题的优化方法 [J], 贾艳;李晋航;张跃刚;郑义5.多模式资源受限项目调度问题的双目标优化 [J], 顾坤;徐哲;因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

多目标资源受限项目调度问题蚁群算法研究的开题报告开题报告题目：多目标资源受限项目调度问题蚁群算法研究一、选题的背景和意义多目标资源受限项目调度问题是指在多个可选的项目中，选择一些项目并将其分配给有限的资源，以最大限度地满足多个目标函数的问题。

这个问题在各种实际情况中都存在，如生产调度、物流调度等等。

然而，该问题由于涉及多个目标函数，让问题变得复杂，难以寻找全局最优解。

蚁群算法是一种基于群体智能的全局优化算法，已经被广泛应用于多个问题领域。

该算法模拟了蚂蚁的交流行为、众多蚂蚁的协作行为，能够寻找到全局最优解。

因此，将蚁群算法应用于多目标资源受限项目调度问题，可以在之前的结果的基础上获得更优的结果。

二、研究内容和目标本文旨在研究多目标资源受限项目调度问题，并采用蚁群算法来寻找最优解。

具体研究内容包括：1、多目标资源受限项目调度问题的基础知识介绍和相关研究综述2、蚁群算法的基本原理及其在多目标问题中的应用3、针对多目标资源受限项目调度问题，设计基于蚁群算法的求解模型，包括目标函数、约束条件等4、仿真实验分析，比较蚁群算法与其他算法在多目标资源受限项目调度问题上的效果三、研究方法本文将采用以下研究方法：1、扩展NSGA-II算法实现多目标问题优化，以适应多目标资源受限项目调度问题2、从文献中获取数据并运行仿真实验，通过比较不同算法的结果，来分析蚁群算法的表现3、尝试对蚁群算法的参数进行优化，以获得更好的效果四、预期成果本文预期的成果如下：1、设计了基于蚁群算法的多目标资源受限项目调度问题求解模型2、运行仿真实验数据，并进行对比分析不同算法的效果3、如果能够成功解决多目标资源受限项目调度问题，可以在实际生产中得到应用五、进度安排1-2周：熟悉多目标资源受限项目调度问题及其求解方法3-4周：研究蚁群算法的基本原理及其应用5-6周：设计基于蚁群算法的多目标资源受限项目调度问题求解模型7-8周：进行仿真实验研究，对比分析算法效果9-10周：对结果进行分析并根据结果进行优化11-12周：撰写毕业论文，并进行总结和把握。

一种求解资源受限多项目调度问题的分解算法王军强;张松飞;陈剑;张映锋;孙树栋【期刊名称】《计算机集成制造系统》【年(卷),期】2013(19)1【摘要】In order to address the multi-objective optimization of resource-constrained multi-project scheduling problem (RCMPSP), a two-stage decomposition algorithm based on hierarchical decomposing strategy was proposed to orderly tackle their precedence constraints and resource constraints in an integrated framework. Furthermore, the solving procedure of RCMPSP was presented, structured by two stages. In the first stage of precedence constraints satisfactory optimization stage, a revised ant colony optimization (ACO) was presented to obtain the feasible activity sequence. In order to accelerate the convergence efficiency and quality, a revised pheromone increment updating operator of ACO with combination of parallel schedule generation scheme (PSGS) were used During the process constructing feasible precedence activity sequence, a sequencing indicator was presented to solve the constraint conflict resolution problem when some parallel activities competed some resources simultaneously. Specifically, the TOPSIS based on entropy weight and multi-attribute decision making based on ordered weighted averaging (OWA) operator was used to obtain the integrated importance measure of activity as the indicator. At the second stage of resource-constraints satisfactoryoptimization stage, the obtained optimum precedence activity sequence was taken as the stage's input, and the resource capacity was examined and adjusted one by one until the optimal scheduling solution was obtained. The results illustrated the effectiveness of the proposed two-stage decomposition algorithm for RC-MPSP.%针对资源受限多项目调度的多目标优化问题,采用约束逐层分解策略,提出了依次处理项目时序约束和资源约束的两阶段分解算法.第一阶段为时序约束优化阶段,采用蚁群算法进行任务列表的优化求解.通过改进信息素增量规则并采用并联进度生成机制,提高蚁群算法的求解效率和质量.其中,在构建任务合成链表的过程中遇到并联活动抢夺资源情形,采用基于熵权的逼近理想解排序法和基于有序加权平均算子的多属性决策方法来确定活动的综合权重,并依据权重对冲突活动进行排序,实现资源的冲突消解.第二阶段为资源约束优化阶段,以获得的优化任务合成链表为输入,逐项进行资源能力约束的核查与调整,最终生成项目调度的优化方案.通过多项目算例仿真结果验证了所提方法的有效性.【总页数】14页(P83-96)【作者】王军强;张松飞;陈剑;张映锋;孙树栋【作者单位】西北工业大学系统集成与工程管理研究所,陕西西安710072;西北工业大学现代设计与集成制造技术教育部重点实验室,陕西西安710072;西北工业大学系统集成与工程管理研究所,陕西西安710072;西北工业大学现代设计与集成制造技术教育部重点实验室,陕西西安710072;西北工业大学系统集成与工程管理研究所,陕西西安710072;西北工业大学现代设计与集成制造技术教育部重点实验室,陕西西安710072;西北工业大学系统集成与工程管理研究所,陕西西安710072;西北工业大学现代设计与集成制造技术教育部重点实验室,陕西西安710072;西北工业大学系统集成与工程管理研究所,陕西西安710072;西北工业大学现代设计与集成制造技术教育部重点实验室,陕西西安710072【正文语种】中文【中图分类】TH166【相关文献】1.一种求解资源受限项目调度问题的差分进化-布谷鸟搜索算法 [J], 聂慧;刘波;韦向远;刘振丙2.自适应粒子群算法求解资源受限多项目调度问题 [J], 王海鑫;王祖和;温国锋;李海霞3.一种求解资源受限项目调度问题的遗传算法 [J], 杜焱;彭武良4.一种求解多模式资源受限项目调度问题的蚁群算法 [J], 彭武良;5.一种求解多模式资源受限项目调度问题的新方法 [J], 单汨源;张冠群;晏敏;吴娟因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

多模式资源受限项目调度问题的优化方法贾艳;李晋航;张跃刚;郑义【摘要】为求解多模式资源受限项目调度问题，提出了一种结合粒子群优化算法（ PSO ）和基因表达式编程（GEP）的混合优化算法。

其中，PSO用来提供活动执行模式组合，GEP用来构造在给定活动执行模式下的调度规则。

调度规则由项目状态和活动属性构成，与其他优化方法相比，这是一种新的编码方式与求解方法，也更符合实际应用。

对于粒子所表达的不可行活动模式的组合，设计了粒子调整算法，以满足项目调度中可更新资源和不可更新资源总数的约束。

最后给出了混合优化算法求解步骤，并采用该算法对项目实例进行了计算与分析，验证了算法的有效性。

%In order to solve multi-mode resource-constrained project scheduling problem ( MMRCPSP ) , a hybrid optimization method integrated particle swarm optimization (PSO) with gene expression programming (GEP) is proposed, where PSO is used to search the mode combination for all activities and GEP is applied to construct the effective scheduling rule to determine the priority of activities with given mode combination .The scheduling rule is the algebraic combination of project status and attributes of activity , which is a new representation form of solution compared with other optimal algorithms for MMRCPSP and is more suitable for the real -world application .The procedure to check and adjust the infeasible particle-represented mode combination is designedto meet the limi-tations on the total number of renewable and non-renewable resources.At last, the framework of the proposed method forMMRCPSP is introduced and experimental analysis is presented to investigate the performance of the method .【期刊名称】《西华大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2013(000)005【总页数】7页(P1-7)【关键词】资源受限项目调度;粒子群优化算法;基因表达式编程;调度规则【作者】贾艳;李晋航;张跃刚;郑义【作者单位】西华大学机械工程与自动化学院，四川成都 610039;中国东方电气集团有限公司中央研究院智能装备与控制技术研究所，四川成都 611731;西华大学机械工程与自动化学院，四川成都 610039;西华大学机械工程与自动化学院，四川成都 610039【正文语种】中文【中图分类】TP391多模式资源受限项目调度问题(multi－mode resource－constrained project scheduling problem，MMRCPSP)作为经典资源受限项目调度问题(resource－constrained project scheduling problem，RCPSP)的扩展，成为近年来的研究热点。

多模式资源受限项目调度问题的混合遗传算法
喻瑛
【期刊名称】《东南大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2008(038)004
【摘要】多模式资源受限项目调度问题是一种NP难的组合优化问题.提出了与基于关键链的启发式算法相结合的二层混合遗传算法对该问题进行求解.在由上层算法确定的调度顺序下,下层遗传算法结合基于关键链的启发式算法,对系统资源重新优化配置,使算法加速向最优解区域收敛,并在下层设计了随迭代代数增加的可变变异概率,以避免早熟收敛.利用标准问题库对算法进行测试,分析问题参数与算法参数对算法结果的影响,发现实验结果的绩效随迭代数的增加而提高,算法耗时随任务数和迭代数的增加而增加.数值测试结果验证了算法的可行性和可靠性.
【总页数】5页(P736-740)
【作者】喻瑛
【作者单位】东南大学经济管理学院,南京,210096
【正文语种】中文
【中图分类】C934
【相关文献】
1.抢占式资源受限项目调度问题的遗传算法 [J], 寿涌毅;彭晓峰;李菲;赖昌涛
2.一种求解资源受限项目调度问题的遗传算法 [J], 杜焱;彭武良
3.求解模糊资源受限项目调度问题的遗传算法 [J], 王宏;林丹;李敏强
4.求解柔性资源受限项目调度问题的多种群遗传算法 [J], 姚敏
5.基于遗传算法的多模式资源受限项目调度问题 [J], 侯强;刘志霞;秦毅
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多模式资源约束的项目调度问题优化遗传算法的研究摘要:资源约束的项目调度问题属于应用比较广泛的一类问题。

文章研究的课题是基于多模式的资源约束项目调度问题,它属于NP-Hard问题,并文章对多模式资源约束项目调度问题进行了理论研究,并在此基础上设计实现了求解该类问题的遗传算法。

实验表明,此方法具有较好的优化效果。

关键词:资源约束;项目调度;遗传算法经济的全球化加剧了日益激烈的市场竞争,同时对企业的生存与发展提出了更高的要求。

无论是软件开发、建筑工程、制造业等大型产业,还是进行批量生产的小型企业,为了进一步增强自身竞争优势,项目管理技术的应用已经越来越广泛。

而项目调度问题作为项目管理技术中的一个重要分支,合理的调度计划能够有效地缩短项目周期、降低企业成本、提高产品质量。

但是由于项目调度问题较为复杂,不仅存在前驱后继关系,还常伴有资源的约束,求解极为困难。

因此,文章所研究的主要内容就是对求解多模式资源约束项目调度问题的遗传算法进行优化。

1存在问题在更多的实际项目中,为了提高资源的利用率,项目负责人往往会依据项目中各活动的轻重缓急程度来决定对各个活动的资源投入量,而在现实的工作过程中,各工作所获得的实际资源投入量会直接影响到该活动的工期。

所以,当活动比较紧急时,可以通过加大资源投入量的方法,来缩短完成这项活动所需要的工期。

当活动不是很紧张,可以略有拖延时,我们也可以考虑通过减少该活动的资源投入量,从而降低成本,这样就可以在工程进度中获得更大的收益。

这种可以使用不同资源分配模式的资源约束项目调度问题就是多模式资源约束项目问题(multi-mode RCPSP,MRCPSP)。

如果能够更好的为每项调度中的活动合理安排投入的资源,那么最终可以使得项目的完成情况更接近或超过预期目标。

2求解方法遗传算法是基于自然选择,在计算机上模拟生物进化机制的优化算法。

它把欲求解问题的解空间映射作为遗传算法的搜索空间,把每一个可能的解编码作为一个解向量,也称为染色体(Chromosome),染色体中的每一个元素称为基因(Gene)。