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.
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
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)
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
Resource-constrained Project Scheduling Problem(RCPSP)
project scheduling
decomposition strategy
coevolutionary
Estimationof Distribution Algorithm(EDA)
Cooperative Coevolutionary Estimation of Distribution Algorithm(CCEDA)