本文關(guān)鍵詞：仿生智能算法在資源受限項(xiàng)目調(diào)度問(wèn)題中的應(yīng)用研究

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【摘要】：自項(xiàng)目管理理論產(chǎn)生以來(lái),隨著經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展,項(xiàng)目管理所涉及的領(lǐng)域越來(lái)越廣,其對(duì)問(wèn)題的研究也越來(lái)越深入。項(xiàng)目的調(diào)度與計(jì)劃屬于項(xiàng)目管理的重要組成部分,所以關(guān)于項(xiàng)目調(diào)度的研究對(duì)于提高項(xiàng)目管理水平、發(fā)展項(xiàng)目管理理論具有非常重大的意義。資源受限項(xiàng)目調(diào)度問(wèn)題(Resource Constrained Project Scheduling Problem,RCPSP)考慮的是如何在資源約束和時(shí)序約束的前提下,對(duì)項(xiàng)目中各工序的開(kāi)始時(shí)間結(jié)束時(shí)間作出合理安排以確保項(xiàng)目目標(biāo)得以實(shí)現(xiàn)。由于RCPSP已經(jīng)被證明是NP-hard問(wèn)題,傳統(tǒng)的方法已經(jīng)無(wú)法較好地解決這類問(wèn)題,而仿生智能算法在解決這類問(wèn)題方面有著其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì),所以本文采取以細(xì)菌覓食優(yōu)化算法(Bacterial Foraging Optimization algorithm,BFO)為代表的新興仿生智能算法求解RCPSP。本文的研究工作主要包括以下內(nèi)容:1)總結(jié)了國(guó)內(nèi)外對(duì)RCPSP的研究現(xiàn)狀,并進(jìn)行了文獻(xiàn)綜述;2)從企業(yè)對(duì)項(xiàng)目調(diào)度研究的實(shí)際需求出發(fā),引出RCPSP,并對(duì)RCPSP的相關(guān)理論知識(shí)進(jìn)行了系統(tǒng)的闡述;3)介紹了細(xì)菌覓食算法的基本原理、算法流程;并針對(duì)該算法求解問(wèn)題時(shí)存在的缺陷,引進(jìn)了粒子群算法的思想和云模型,提出了云自適應(yīng)混合細(xì)菌覓食算法,并對(duì)算法的性能進(jìn)行了測(cè)試,進(jìn)而驗(yàn)證改進(jìn)算法的可行性和有效性;4)應(yīng)用云自適應(yīng)混合細(xì)菌覓食算法來(lái)求解經(jīng)典RCPSP,通過(guò)MATLAB進(jìn)行模擬仿真,證明了該算法能夠有效解決資源受限項(xiàng)目調(diào)度問(wèn)題;5)運(yùn)用MATLAB制作了資源受限項(xiàng)目調(diào)度管理系統(tǒng),能對(duì)不同規(guī)模的資源受限項(xiàng)目進(jìn)行高效的優(yōu)化設(shè)計(jì),不僅能得到最優(yōu)工期而且還能給出最優(yōu)調(diào)度方案,具有較高的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。本文的研究成果,在拓展RCPSP研究領(lǐng)域的同時(shí),對(duì)于管理者處理項(xiàng)目的實(shí)際問(wèn)題也具有一定的指導(dǎo)借鑒意義。同時(shí)將細(xì)菌覓食算法成功的應(yīng)用于RCPSP,不但拓展了細(xì)菌覓食算法的應(yīng)用領(lǐng)域,也為求解這些組合優(yōu)化問(wèn)題提供了新的思路與方法。
【學(xué)位授予單位】：上海工程技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP18;F273

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