本文選題：項目調(diào)度 + 多技能人力資源��； 參考：《東北大學學報(自然科學版)》2014年02期

【摘要】：針對一類多技能人力資源約束的項目調(diào)度問題(PSPMSWC),提出了一種兩階段優(yōu)化算法,并按算法步驟對模型進行了分解.算法針對分解后的子模型,應用遺傳局域搜索及CPLEX優(yōu)化軟件對模型進行求解,并設計了整體迭代求解策略,從而確保所有問題案例都能夠進行求解.通過引用基于標準問題庫中的典型問題,生成了大量隨機算例,并對算法進行了求解實驗.實驗結(jié)果顯示,所有案例均能夠迅速求解,部分案例可達到最優(yōu),從而證明該方法是一種求解PSPMSWC的有效方法,具有較強的實際意義.
[Abstract]:A two-stage optimization algorithm is proposed for a class of project scheduling problems with multi-skill human resource constraints, and the model is decomposed according to the steps of the algorithm. For the decomposed sub-model, genetic local search and CPLEX optimization software are used to solve the model, and a global iterative solution strategy is designed to ensure that all problem cases can be solved. By quoting the typical problems in the standard problem base, a large number of random examples are generated, and the algorithm is solved by experiments. The experimental results show that all cases can be solved quickly and some cases can reach the optimum. It is proved that this method is an effective method for solving PSPMSWC and has strong practical significance.
【作者單位】： 東北大學信息科學與工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(71171038,71021061)
【分類號】：TP301.6

【共引文獻】

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本文編號：1820408